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2018-03-20 16:05:46 科学百科 阅读 1 次

简介/寒武纪[“神经网络”处理器芯片] 编辑

2016年3月,中国科学院计算技术研究所发布了全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片,名为“寒武纪”。该课题组负责人之一、中科院计算所陈天石博士透露,这项成果将于今年内正式投入产业化。在不久的未来,反欺诈的刷脸支付、图片搜索等都将更加可靠、易用。

原理/寒武纪[“神经网络”处理器芯片] 编辑

寒武纪[“神经网络”处理器芯片]
寒武纪深度学习是指多层的人工神经网络和训练它的方法。通俗讲就是指计算机通过深度神经网络,模拟人脑的机制来学习、判断、决策。近年来,这种方法已被应用于许多领域,比如人脸识别、语音识别等,它在近期和未来都将是人工智能领域的一个热点研究方向。

“深度学习”能发展到现今阶段,得益于计算系统运算能力的提升,而这种提升正是作为技术支撑的处理器爆炸式发展的结果。目前(2016年),“AlphaGo”使用的处理器是在其他领域通用的CPU处理器。2010年,谷歌使用1.6万个处理器运行7天来训练一个识别猫脸的深度学习神经网络,在围棋上战胜了人类的“AlphaGo”则需要更多的处理器,普通人要想使用这项技术是不可能的。

“普通的处理器就好比瑞士军刀,虽然通用,但不专业。如果厨师要想做出像样的菜肴,就必须使用专业的菜刀,而专门的深度学习处理器就是这把更高效、更快捷的‘菜刀’。”陈天石说。

深度学习处理器,就是给电脑创造出模仿人类大脑多层大规模人工神经网络的芯片。在深度学习处理器的运行当中,计算系统的运算能力提升是决定深度学习处理效率的关键。而中科院计算所此次发布的“寒武纪”处理器,比“AlphaGo”所使用的处理器在性能上提升两个数量级,也就是说,它能够让人工智能跑得更快、更远。

应用/寒武纪[“神经网络”处理器芯片] 编辑

“寒武纪”未来可服务的领域既包括社会民生,也包括国家重大需求。

陈天石介绍,2016年课题组和中科院计算所已经孵化了中科寒武纪公司,正式开始进行科研成果的产业化。未来应用瞄准企业、科研院所里的高性能服务器、高效能终端芯片、机器人芯片三大领域,实现更多功能。比如用手机拍照就知道照片中的人是谁,可对众多视频进行智能归类,图片搜索也将更加准确易用,只要在路边随便拍下一棵树,就可以搜索到这棵树的所有资料,而不仅仅局限于现在的文字搜索。