Нейроморфный ускоритель искусственного интеллекта Innatera для нейронных сетей (SNN) позволяет делать выводы искусственного интеллекта мощностью менее одного милливатта


Большинство ускорителей искусственного интеллекта в настоящее время полагаются на CNN (сверточную нейронную сеть) для выполнения логического вывода ИИ гораздо быстрее и эффективнее, чем на ядрах ЦП или даже графических процессорах. Но есть еще один тип нейронной сети, а именно нейронные сети с импульсами (SNN), которые используют синхронизацию всплесков электрического сигнала для выполнения задач распознавания образов, подобно нейронам в мозгу.

Заявления об эффективности совершенно невероятны: производительность на ватт в 10 000 раз выше, чем у микропроцессора и цифрового акселерометра, в 500 раз меньше потребления энергии и в 100 раз меньше время ожидания.

Нейроморфный ускоритель искусственного интеллекта Innatera включает в себя нейросинаптическую матрицу, кодеры и декодеры, интерфейс с хост-процессором через I2C или SPI.

Несколько компаний работают над нейроморфными ускорителями искусственного интеллекта для наращивания нейронных сетей, в частности, Prophesee уделяет особое внимание обработке изображений, а Innatera работает над сверхмаломощным ускорителем искусственного интеллекта для обработки звука, здоровья и радара для распознавания звука и речи, мониторинга показателей жизнедеятельности, датчиков падения пожилых людей и т. д.

Компания Innatera недавно предоставила дополнительную информацию о своем решении, поэтому давайте сосредоточимся на ней. В беседе с EETimes Марко Джейкобс, вице-президент Innatera по маркетингу и развитию бизнеса, объясняет, что датчики содержат данные временных рядов, а не изображения, которые параллельны, обработка в трех приложениях, на которые нацелен ускоритель, обычно происходит в сенсорном узле, который может работать от аккумулятора.

Аудиотесты демонстрируют срабатывание кластеров нейронов (группы точек), которые представляют собой обнаружение фонем в речи. 
С увеличением шума кластеры все так же видны, хотя их уже труднее обнаружить.

В аудиотестах Innatera для каждого скачка (каждый нейрон, срабатывающий в ответ на входные данные) требовалось менее 200 фемтоджоулей в процессе TSMC 28 нм, что приближается к количеству энергии, используемому биологическими нейронами и синапсами. Поскольку типичное приложение для определения ключевых слов в аудио требует менее 500 пиковых событий на один вывод, возможен вывод на уровне менее милливатт, а AI-ускоритель Innatera обеспечивает возможность постоянного распознавания образов непосредственно в узлах датчиков с батарейным питанием.

Ожидается, что нейроморфный ускоритель искусственного интеллекта Innatera станет доступен к концу 2021 года.

Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.

Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.

0 0 vote
Article Rating
Подписаться
Уведомление о
guest

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments