MIT의 새로운 칩은 인공 신경 네트워크 교육 사이클을 7 배 적은 95 %의 에너지 소비를 향상시키기 위해

AI 개발 잠재력은 모든 당사자에 대해 낙관적이지만 AI 작업은 많은 에너지를 소비해야하지만 숨겨진 위험의 발달 뒤에 있습니다 .MIT는 최근 AI 칩의 신경 회로망 지침보다 7 배 빠른 새로운 칩을 발표하여 에너지 소비를 95 % 앞으로 인공 지능의 대중화가 위에 설치된 휴대폰과 같은 일반적인 소비자 장치를 견딜 수 있다면.

우리가 사용하는 얼굴 인식, 음성 인식, 신경 네트워크 작업의 결과 뒤에 있습니다. 일반적으로 말하기, 신경 네트워크는 매우 크기 때문에 전화가 자주 단순화 된 아키텍처를 가지고 신경 네트워크의 강력한 능력을 재생할 수 없습니다, 또는 새로운 MIT 칩은 칩의 메모리 및 컴퓨팅 모듈로 전달되는 데이터의 양을 줄여서 계산 효율을 3 배에서 7 배까지 높이고 속도를 높이고 전력 소비를 95 %까지 줄입니다.

MIT의 새로운 칩이 대중화되면이 새로운 칩은 로컬 신경 네트워크를 가정용 스마트 장치로 유도 할 수있게되고 미래의 인간 음성 명령은 현재 또는 아마존 알렉사와 같이 웹에 연결하지 않고도 로컬에서 처리 할 수 ​​있습니다 데이터 센터로 퍼진 다음 다시 돌아옵니다.

애플이 2017 년에 A11 바이오닉 칩을 출시했을 때, 페이스 아이디를 사용하는 핸드셋 소유자인지를 알 수있는 AI 기능이 있었지만, 향후 아이폰이나 페이스 ID뿐만 아니라 더 많은 장치와 애플리케이션 .

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