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中科院發布寒武紀深度神經網絡處理器,來看它究竟是什么

來源:超能網 | 2016-11-19 20:02:45 梁俊豪

第三屆世界互聯網大會于2016年11月16日在浙江烏鎮召開,并舉辦了領先科技成果發布會。其中中國最引人注目的就是中國科學院計算技術研究所發布了寒武紀深度神經網絡處理器,聽起來很高大上,那么到底這顆深度神經網絡處理有什么過人之處?

中科院發布寒武紀深度神經網絡處理器,來看它究竟是什么

▲寒武紀神經網絡處理器樣片

人工神經網絡就是一種模仿生物神經網絡結構特點的計算機算法,最基本的特征就是模仿大腦神經元之間傳遞模式,并對輸入的信息進行快速處理。而每一個神經元都自己獨特的激勵函數,用于處理計算來自其他相領的神經元加權輸入值,并且用加權值神經元之間的信息傳遞強度來定義。人工神經網絡算法最大不同是可以不斷自我學習,通過大量樣本數據進行訓練調整傳遞加權值,改善自身拓撲結構,使得算法更加高效,廣泛適用于人工智能領域,目前像是谷歌的Alpha Go、百度的語音識別和自動駕駛、阿里巴巴仿真機器人都是大量使用到人工神經網絡算法。

如果對人工神經網絡進行概括性描述就是:非線性、并行計算、自適應、可學習、要大量訓練。

但是如果采用通用型處理器進行深度神經網絡計算就顯得效率低下,中科院計算技術研究所的陳天石就舉出一個例子,谷歌與斯坦福大學合作,利用16000個處理器核構建了一個10億神經突觸的深度神經網絡,耗時多日才完成貓臉識別。

目前通用型處理器都是基于馮諾依曼結構,其存儲和運算處理是分離的,需要大量讀寫運行操作的深度神經網絡,不可避免受到了傳輸數據帶寬的制約,效率低下。

另外隨著科學技術發展,通用型處理器已經不能滿足各式各樣需求,走上了專用細分的道理,GPU負責圖形處理,DSP負責信號處理,而神經網絡處理器就負責各式各樣的智能識別任務。

因此中國科學院計算技術研究所和寒武紀公司提出采用專門的硬件神經元,設計高速連接的專門的存儲結構,采用適用于神經網絡算法的專用指令集。開發了寒武紀系列神經網絡處理器:單核神經網絡處理器結構的DianNao,超大規模神經網絡的多核處理器結構的DaDianNao,面向多種機器學習算法的PuDianNao。

中科院發布寒武紀深度神經網絡處理器,來看它究竟是什么

最新推出的寒武紀-1A(Cambricon-1A)商用智能處理器,集成到終端SoC芯片,每秒可處理160億個虛擬神經元,每秒峰值運算能力達2萬億虛擬突觸,性能比通用處理器高兩個數量級,功耗降低了一個數量級。

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最新開發的神經網絡處理器指令集DianNaoYu則是參照RISC(精簡指令集)設計思想,所有指令長度都是64bit,有效簡化指令譯碼器的負擔,減少功耗以及芯片面積。一條指令既可以完成一組神經元處理,優化了計算數據在芯片上的傳輸,模擬實驗表明,采用DianNaoYu指令集的深度神經網絡處理器相對X86指令集處理器有兩個數量級的性能提升。

人工智能作為互聯網下一個風口,寒武紀-1A處理器應該說很好適應了這樣的場景需求,可以做到基于神經網絡算法的語音識別、機器視覺、自然語言理解、視頻圖像搜索等等現今難以完美實現的需求,更有可能走入尋常百姓家的數碼產品、電器、嵌入式終端上。

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