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IBM通過人工智能技術將效率大幅度提升

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-12-04 16:46:17 本文摘自:手機中國

對于人工智能來說,計算效率是最為重要的一部分。然而在培訓速度、準確性和能耗之前保持平衡并不是很容易,但現在情況有所改變,IMB近日展示了一些人工智能培訓方法,通過這項方法,可以進一步的提升計算效率。

IBM帶來的第一個突破就是“加速數字化”技術,根據8位精度技術實現更多的準確性;第二突破是模擬芯片的8位精度技術。IBM表示,通過這項技術,可以將精度提高一倍左右。

IBM Research-Almaden副總裁兼實驗室總監Jeffrey Wesler表示:“下一代人工智能應用程序需要更快的響應時間,更大的人工智能工作負載以及來自眾多流的多模式數據。 為了釋放人工智能的全部潛力,我們正在重新設計硬件。從加速器到用于人工智能工作負載的專用硬件——如我們的新芯片,以及最終用于人工智能的量子計算。”

他還表示,IBM的研究團隊提高了精度,表明存儲內計算可能能夠在低功耗環境——例如物聯網和邊緣應用實現高性能深度學習,與數字化加速器一樣,其模擬芯片可以擴展到視覺、語音和文本數據集的人工智能訓練和推理,并擴展到范圍廣闊的各種新興人工智能之上,從而提升效率。

關鍵字:技術智能IBM

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IBM通過人工智能技術將效率大幅度提升

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-12-04 16:46:17 本文摘自:手機中國

對于人工智能來說,計算效率是最為重要的一部分。然而在培訓速度、準確性和能耗之前保持平衡并不是很容易,但現在情況有所改變,IMB近日展示了一些人工智能培訓方法,通過這項方法,可以進一步的提升計算效率。

IBM帶來的第一個突破就是“加速數字化”技術,根據8位精度技術實現更多的準確性;第二突破是模擬芯片的8位精度技術。IBM表示,通過這項技術,可以將精度提高一倍左右。

IBM Research-Almaden副總裁兼實驗室總監Jeffrey Wesler表示:“下一代人工智能應用程序需要更快的響應時間,更大的人工智能工作負載以及來自眾多流的多模式數據。 為了釋放人工智能的全部潛力,我們正在重新設計硬件。從加速器到用于人工智能工作負載的專用硬件——如我們的新芯片,以及最終用于人工智能的量子計算。”

他還表示,IBM的研究團隊提高了精度,表明存儲內計算可能能夠在低功耗環境——例如物聯網和邊緣應用實現高性能深度學習,與數字化加速器一樣,其模擬芯片可以擴展到視覺、語音和文本數據集的人工智能訓練和推理,并擴展到范圍廣闊的各種新興人工智能之上,從而提升效率。

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