红米K40S：我心目中的千元机应该是什么样子
06-21
科技日报国际研究团队设计并制造了一款直接在内存中运行计算的芯片，可以运行各种人工智能（AI）应用，并且能够保持高精度，同时消耗的能量仅为通用AI计算平台的一小部分，兼具高效性和通用性。
相关研究发表在最新一期的《自然》杂志上。
这款名为 NeuRRAM 的神经形态芯片使人工智能更接近在与云端断开连接的各种边缘设备上运行。
在云端，人工智能计算可以随时随地执行复杂的认知任务，而无需依赖与中央服务器的网络连接。
从智能手表到虚拟现实（VR）耳机、智能耳机、工厂中的智能传感器以及用于太空探索的漫游车，其应用比比皆是，触及世界的每个角落和人类生活的方方面面。
NeuRRAM 芯片的能效不仅是当前最先进的“内存计算”芯片（一种在内存中运行计算的创新混合芯片）的两倍，而且还提供与传统数字技术一样准确的结果筹码。
传统的人工智能平台规模要大得多，通常受到使用在云中运行的大型数据服务器的限制。
此外，NeuRRAM芯片具有高度通用性，支持多种不同的神经网络模型和架构。
因此，该芯片可用于许多不同的应用，包括图像识别和重建以及语音识别。
目前，人工智能计算耗电且昂贵。
边缘设备上的大多数人工智能应用都涉及将数据从设备移动到云端，人工智能在云端处理和分析数据，然后将结果移回设备。
通过降低边缘人工智能计算所需的功耗，这款 NeuRRAM 芯片可以带来更强大、更智能、更易于访问的边缘设备和更智能的制造。
它还可以带来更好的数据隐私，因为将数据从设备传输到云端会带来更高的安全风险。
研究人员通过一种称为能量延迟积（EDP）的方法测量了芯片的能效。
EDP??结合了每次操作消耗的能量和完成操作所需的时间。
通过这一措施，NeuRRAM芯片的计算密度比目前最先进的芯片高出7-13倍。
研究人员在芯片上运行各种人工智能任务。
它在手写数字识别任务上实现了 99% 的准确率，在图像分类任务上实现了 85.7% 的准确率，在 Google 语音命令识别任务上实现了 84.7% 的准确率。
此外，该芯片在图像修复任务中将图像重建错误减少了70%。
这些结果与现有的数字芯片相当，后者以相同的精度执行计算，但显着节省了能源。
最近的会议是2020年8月25日第十三届CHIP China网络研讨会，诚邀您共同探讨汽车级芯片测试、SLT测试、存储芯片测试、半导体测试设备发展趋势等话题，面向新兴市场比如5G、大数据、人工智能。
行业的兴起满足了半导体企业之间的测试对接需求。
报名请点击：《半导体中国》（SiSC）是中国半导体行业的专业媒体。
获得世界知名杂志《Silicon Semiconductor》独家授权。
本刊根据中国半导体市场特点，精选相关优秀文章译文，征集编辑投稿、国内外半导体行业新闻、深度分析和权威评论、产品亮点等。
简体中文版，由ACT International出版，双月刊，每年6期。
每期包含12本纸质书和15本电子书，内容涵盖半导体制造工艺技术、封装、设备、材料、测试、MEMS、IC设计、制造等。
每年举办线上/线下CHIP China半导体研讨会，构建有效的CHIP中国半导体研讨会。
行业技术交流平台。
独立运营相关网站。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不拥有所有权，不承担相关法律责任。如果发现本站有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件 举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。
标签：
相关文章
06-21
06-18
06-17
06-18
06-17
最新文章
英特尔收购芯片制造商eASIC，进一步减少对CPU的依赖
西门子携手现代汽车、起亚公司，共同推动交通运输行业数字化转型
行业领导者制定 Open Eye MSA 来帮助实现高速光连接应用
三星电子和 NAVER 合作
意法半导体和 Leti 合作开发 GaN-on-Si 功率转换技术
青岛将大力发展高世代TFT-LCD和Micro LED项目
长电科技参加IMAPS器件封装大会
三星正式发布Exynos 990旗舰处理器