MITの新しいチップは、AIニューラルネットワークの命令サイクルを7倍以下のエネルギー消費を95％

AIは、当事者の発展の可能性について楽観的であるが、エネルギー消費の多くは、AI操作に必要な、それは開発の背後に隠されている。MITは伝統的なAI、ニューラルネットワークチップの命令サイクルの7倍速く新しいチップを発表した、エネルギー消費量95％削減します将来的には、一般の消費者デバイスの人気は、このようなトップに取り付けられた携帯電話などのAIを耐えることができます。

私たちが使用した顔認識、音声認識は、ニューラルネットワーク操作の結果の背後にあります。一般的に言えば、ニューラルネットワークは非常に大きいので、電話はしばしば単純なアーキテクチャを持っている、神経ネットワークの強力な能力を再生することはできません新しいMITチップは、チップのメモリと演算モジュールに渡されるデータの量を減らし、計算効率を3〜7倍向上させ、スピードを加速し、消費電力を95％削減します。

MITの新しいチップが普及すれば、これらの新しいチップは地元のニューラルネットワークを家庭用のスマートデバイスにつなげることができ、今後の人間の音声コマンドは現時点ではWebやAmazon Alexaデータセンターに広がってから戻る。

Appleが2017年にA11バイオチップをリリースしたとき、Face IDを使用している携帯電話の所有者であるかどうかを識別するAI機能がありました。今後の同様のアプリケーションは、iPhoneやFace IDだけでなく、 。