- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Компания Toshiba Memory Corporation объявила о разработке высокоскоростного и высокоэффективного алгоритма и аппаратной архитектуры для задачи глубокого обучения с уменьшенным снижением точности распознавания. Новый процессор для глубокого обучения, реализованный в FPGA, в четыре раза превосходит «обычные» по энергетической эффективности.
Глубокое обучение обычно требует большого количества операций совмещенного умножения-сложения (MAC), что увеличивает время вычислений и потребление энергии. Предложенные ранее методы решения этой проблемы построены на уменьшении разрядности параметров, но они приводят к ухудшению точности распознавания. Алгоритм, разработанный Toshiba Memory, построен на оптимизации битовой точности операций MAC для отдельных фильтров в каждом слое нейронной сети. Как утверждается, это позволяет повысить скорость, не допуская значительного ухудшения точности распознавания.
Кроме того, специалисты Toshiba Memory разработали новую аппаратную архитектуру, которая подходит для операций MAC с различной разрядностью операндов. Она делит операнды на отдельные разряды и может выполнять однобитовые операции параллельно. Это значительно повышает эффективность использования блоков MAC в процессоре по сравнению с обычными архитектурами MAC, в которых действия выполняются последовательно.
Источник [2]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/news/298198
Ссылки в тексте:
[1] Image: https://www.pvsm.ru/img/n1/news/2018/10/2/1_yrgbW7GvOcp94f-5HZcmyQ_large.jpeg
[2] Источник: https://www.ixbt.com/news/2018/11/06/toshiba-memory-corporation.html
Нажмите здесь для печати.