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人工智能算法的开发速度会赶上芯片_沙皇国际官网

发布日期:2020-12-28 17:46浏览次数:
本文摘要:方位技术时,可以充分发挥仅次于效用的东西。这意味着著人工智能算法的开发速度会赶上芯片,仅次于芯片效用的东西无法充分发挥。有些人工智能算法还不能说明足够的方位信息,不能充分发挥下一代人工智能芯片的所有性能。

东西

方位技术时,可以充分发挥仅次于效用的东西。现在新出现的芯片为构建方位技术获得了设备条件,但大部分人工智能算法不反对构建这项技术。这意味着著人工智能算法的开发速度会赶上芯片,仅次于芯片效用的东西无法充分发挥。

人工智能芯片第一阶段的开发目标是能够同时执行多个并行任务。但是,芯片一般不会遇到存储器允许,也就是芯片存储器太小,足以同时展开多个任务的计算。为了构建第二阶段的目标,人工智能也必须利用方位技术。

方位技术是指对同一数据继续执行多个任务。比如,如果你想在杂货店卖东西,一次找购物清单上的所有东西,你可以请朋友每个老板去找同样的东西。这个方法需要同时继续执行,但效率依然不低。

因为不同的东西可能会放在相似的地方。最糟糕的方法是为每条货道决定朋友,让这个朋友管理货道上的所有商品。这个方法更有效率。方位技术是需要这样提高效率的技术。

新一代人工智能芯片必须享受强大的方位技术算法,但目前并非所有算法都需要继续执行这样的任务。有些人工智能算法还不能说明足够的方位信息,不能充分发挥下一代人工智能芯片的所有性能。

算法

百度硅谷人工智能实验室尝试了许多改进算法的方法,期待充分发挥方位技术仅次于效用。早期的实验指出,可能足以解决这些障碍。百度开发了持续循环神经网络,在计算规模小的情况下可以把计算速度提高30倍,提高了常规循环神经网络的方位功能。

这是新算法开发的好开端,但人工智能芯片的未来开发需要进一步加快。解决问题算法问题的另一个可能方向是集成卷积神经网络和再现的神经网络,但还没有找到最坏的解决方案。基于深度自学的人工智能算法的计算能力受到限制,必须用更慢的计算机构建新的突破。

现在的算法已经构建了重大突破,推动了语音识别、机器翻译和现实人类语音合成的巨大进步。硬件已经准备好庆祝人工智能的下一阶段,可行性实验中也经常出现喜悦的迹象。

因此,我们相信在开发下一代算法的风口是我们的当务之急。我们期待着在某种程度上充分发挥现在的人工智能芯片的计算能力,协助构筑新的突破。原创文章,发布许可禁令刊登。以下,听取刊登的心得。


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