- 主题:不少人居然认为掌握深度学习算法,比掌握神经形态芯片重要
其中,很多还是业内专家!
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FROM 218.249.201.*
神经形态芯片是啥啊
深度学习的ASIC有啥啊,能设计的不少啊
【 在 phoenixhills 的大作中提到: 】
: 其中,很多还是业内专家!
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FROM 118.126.54.*
类脑计算芯片。比cmos的asic执行深度学习的能效更高。相对于目前最先进的通用计算处理器,深度学习asic
只能把能效提高两个数量级,神经形态芯片有望提高至少6个数量级。
【 在 easycome 的大作中提到: 】
: 神经形态芯片是啥啊
: 深度学习的ASIC有啥啊,能设计的不少啊
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FROM 218.249.201.*
这东西有实用的吗?
【 在 phoenixhills 的大作中提到: 】
: 类脑计算芯片。比cmos的asic执行深度学习的能效更高。相对于目前最先进的通用计算处理器,深度学习asic
: 只能把能效提高两个数量级,神经形态芯片有望提高至少6个数量级。
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FROM 34.98.250.*
这东西为啥现在要有实用的呢?他还是个孩子,还要发展十年,等他上班的时候,就是一个新的王朝世代。现在阶段,只是证明了他的基本器件和体系结构的发展可行性,证明了他是接班的太子。要让他成为未来皇帝,需要从基本材料、核心器件、互联方式、具体电路、典型功能、实用算法、体系结构、集成工艺、生产适配、主流应用等等方面,深加调教,怎么可以这么心急让他立刻就当儿皇帝呢?硬件发展,从基本理念被证实,到最初的规模化生产,需要十几年的熟化时间。这是集成电路产业发展的规律。
【 在 rtossystem 的大作中提到: 】
: 这东西有实用的吗?
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修改:phoenixhills FROM 218.249.201.*
FROM 218.249.201.*
这种ASIC只是针对特定算法加速吧?
根本不是通用型的
【 在 phoenixhills (phoenix) 的大作中提到: 】
类脑计算芯片。比cmos的asic执行深度学习的能效更高。相对于目前最先进的通用计算处理器,深度学习asic
只能把能效提高两个数量级,神经形态芯片有望提高至少6个数量级。
【 在 easycome 的大作中提到: 】
: 神经形态芯片是啥啊
: 深度学习的ASIC有啥啊,能设计的不少啊
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FROM 180.169.185.*
恰恰相反,类脑计算是传统计算范式之外的另一种通用计算范式。
【 在 lichtenlade 的大作中提到: 】
: 这种ASIC只是针对特定算法加速吧?
: 根本不是通用型的
:
: ...................
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FROM 218.249.201.*
给个link看看
大家学习学习
【 在 phoenixhills (phoenix) 的大作中提到: 】
恰恰相反,类脑计算是传统计算范式之外的另一种通用计算范式。
【 在 lichtenlade 的大作中提到: 】
: 这种ASIC只是针对特定算法加速吧?
: 根本不是通用型的
:
: ...................
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FROM 180.169.185.*
https://www.src.org/program/jump/cbric/https://www.nano.gov/sites/default/files/pub_resource/federal-vision-for-nanotech-inspired-future-computing-grand-challenge.pdf
【 在 lichtenlade 的大作中提到: 】
: 给个link看看
: 大家学习学习
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FROM 218.249.201.*
神经形态芯片,有希望面世吗?
【 在 phoenixhills 的大作中提到: 】
: 其中,很多还是业内专家!
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FROM 117.36.0.*