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IBM 取得内存计算新突破,AI 训练能耗降低 80 倍

IBM Research 称,已经开发出了一种内存计算新方法,可以为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。 在近日 Nature Electronics 期刊上发表的一篇论文中,IBM 研究人员描述了这种新的 “混合精度内存计算” 方法。 IBM 关注传统计算体系结构的不同看法,在这种体系结构中,软件需要在单独的 CPU 和 RAM 单元之间进行数据传输。 据 IBM 称,这种被称为 “冯·诺依曼” 的体系结构设计,为数据分析和机器学习应用制造了一个瓶颈,这些应用需要在处理单元和内存单元之间进行更大的数据传输。传输数据也是一个耗能的过程。 应对这一挑战,IBM 给出的一种方法是模拟相变内存(PCM)芯片,该芯片目前还处于原型阶段,500 万个纳米级 PCM 器件组成 500×2000 交叉阵列。 PCM 的一个关键优势是

2017年人工智能行业9大预测:某些职业将被取代

美国科技博客VentureBeat近日撰文,对2017年的人工智能行业发展进行了预测。 以下为原文内容: 人工智能成了2016年的热门话题,短期内似乎不会降温。过去一年发生的投资、收购、试点、重组和突破将推动人工智能行业在未来1年产生巨大影响。以下就是2017年人工智能行业值得关注的9大预测: 1、不再夸大其词 人工智能将从天上回归人间。我们不会再谈论牵强附会的人机对抗问题,而是会想尽办法利用人工智能将海量大数据转化成井然有序的信息,帮助我们实现各种梦想。当人们意识到人工智能能做什么、正在做什么之后,新闻报道便会回归理性,从而对人工智能形成更加实际的认识。 我们将积极拥抱人工智能技术,使之成为提升经济效率的关键。从商业流程外包到计算机视觉,再到自然语言处理,我们将进一步加强如今的人工智能技术,将其整合到我们现有的系统之中,并不断充实自己的生活,改进商业效率。 2、广泛整合和开发人工智能 人工智能将渗透到所有软件、商业流程和大数据解决方案中。小企业(例如Algorithmia、Clarifai、GumGum、Init.ai、OrbitalInsights、SentientTechnolo...

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