MITのニュースによると、2月28日の午後に北京の時間は、MITの研究者は、神経回路のコンピューティングのために使用することができる高性能チップを開発したと報告した、 このチップは他のプロセッサの速度の7倍まで処理することができますが、他のチップよりも94〜95％少ない電力を必要とします。将来、このようなチップは、物事の機器のインターネット。
このプロジェクト開発のリーダーであるMITの電気工学およびコンピューティング・サイエンスの大学院生であるAvishek Biswas氏は次のように述べています。「プロセッサ全体の動作モードは、一部のチップ機械学習アルゴリズムは計算に多くの労力を必要とするため、データを前後に移動するときに多くのエネルギーを消費しますが、実際にはこれらのアルゴリズム計算をドットプロダクトと呼ばれる特定の操作に減らすことができます。このドットプロダクト関数をメモリに配置して、一定の動きの必要性を排除することができますこれらのデータは？
このチップは、ノードの入力を電圧に変換し、その後、記憶およびさらなる処理のためにデジタル形式に変換される。 このアプローチにより、チップはメモリとプロセッサ間でデータを移動する必要なく、16ステップのドット積を1ステップで計算することができますMIT Newsは、このアプローチが人間の脳方法。
Biswosは、国際ソリッドステートサーキット会議で発表される論文の中で、チップがどのように機能しているかについて、彼の論文の共同執筆者であるMIT Engineering College Dean Anantha Chandrakasan、MITの電気工学とコンピュータサイエンスのVannevar Bush教授。
去る12月、SensibleVisionのCEO、George Brostoff氏はバイオメトリックアップデートのゲスト記事を公開し、カスタムプロセッサがモバイルデバイスのセキュリティを潜在的に提供する可能性があることを証明しました以来、FWDNXTは、画像認識と分類に深いニューラルネットワークを使用する低消費電力プロセッサを開発すると発表したほか、機械学習と物体認識のためのツールを開発すると発表したチップ。
