揭秘:中科院的寒武纪深度神经网络处理器是啥?

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第三届世界互联网大会于2016年11月16日在浙江乌镇召开,并举办了领先科技成果发布会,其中中国最引人注目的什么都有中国科学院计算技术研究所发布了寒武纪深度1神经网络补救器。

听起来很高大上,如此到底这颗深度1神经网络补救哪些过人之处?



寒武纪神经网络补救器样片

人工神经网络什么都有你这些模仿生物神经网络社会形态特点的计算机算法,最基本的社会形态什么都有模仿大脑神经元之间传递模式,并对输入的信息进行快速补救。而每2个神经元都被委托人独特的激励函数,用于补救计算来自有些相领的神经元加权输入值,若果用加权值神经元之间的信息传递带宽来定义。人工神经网络算法最大不同是能非要不断自我学习,通过大量样本数据进行训练调整传递加权值,改善自身拓扑社会形态,使得算法更加高效,广泛适用于人工智能领域,目前像是谷歌的Alpha Go、百度的语音识别和自动驾驶、阿里巴巴仿真机器人有的是大量使用到人工神经网络算法。

可能用人话对人工神经网络进行概括性描述什么都有:非线性、并行计算、自适应、可学习、要大量训练。

若果可能采用通用型补救器进行深度1神经网络计算就显得带宽低下,中科院计算技术研究所的陈天石就举出2个例子,谷歌与斯坦福大学媒体合作,利用16000个补救器核构建了2个10亿神经突出的深度1神经网络,耗时两天才完成猫脸识别。

目前通用型补救器有的是基于冯诺依曼社会形态,其存储和运算补救是分离的,需用大量读写运行操作的深度1神经网络,不可补救受到了传输数据带宽的制约,带宽低下。

另外随着科学技术发展,通用型补救器可能非要满足各式各样需求,走上了专用细分的道理,GPU负责图形补救,DSP负责信号补救,而神经网络补救器就负责各式各样的智能识别任务。

若果,中国科学院计算技术研究所和寒武纪公司提出采用专门的硬件神经元,设计高速连接的专门的存储社会形态,采用适用于神经网络算法的专用指令集,开发了寒武纪系列神经网络补救器:单核神经网络补救器社会形态的DianNao,超大规模神经网络的多核补救器社会形态的DaDianNao,面向多种机器学习算法的PuDianNao。

最新推出的寒武纪-1A(Cambricon-1A)商用智能补救器,集成到终端SoC芯片,每秒可补救160亿个虚拟神经元,每秒峰值运算能力达2万亿虚拟突触,性能比通用补救器高2个数量级,功耗降低了2个数量级。

而最新开发的神经网络补救器指令集DianNaoYu则是参照RISC(精简指令集)设计思想,所有指令长度有的是64bit,有效复杂性指令译码器的负担,减少功耗以及芯片面积。根小指令即可完成一组神经元补救,优化了计算数据在芯片上的传输,模拟实验表明,采用DianNaoYu指令集的深度1神经网络补救器相对X86指令集补救器有2个数量级的性能提升。

人工智能作为互联网下2个风口,寒武纪-1A补救器应该说很好适应了如此的场景需求,能非要做到基于神经网络算法的语音识别、机器视觉、自然语言理解、视频图像搜索等等现今难以完美实现的需求,更有可能走入寻常百姓家的数码产品、电器、嵌入式终端上。

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