AI Google Terbaru - Penggunaan AI Baru Oleh Google Dalam Merancang Chip AI Berikutnya

AI Google Terbaru - Google melaporkan minggu ini di Nature mengulas bahwa chip AI generasi berikutnya, mengganti TPU 4 versi 4, sebagian dirancang untuk para peneliti yang dijelaskan dalam spektrum IEEE tahun lalu. Mereka telah melakukan perbaikan karena spektrum terakhir berbicara kepada mereka. Sekarang membutuhkan kurang dari enam jam untuk menghasilkan rencana lantai chip yang cocok atau mengalahkan desain yang dihasilkan oleh konsumsi manusia, kinerja dan zona. Para ahli rakyat biasanya membutuhkan bulanan iterasi untuk melakukan tugas ini.

Nomor blog asli 23 Maret 2020 di bawah ini:

Ada banyak pekerjaan yang intens dan didanai dengan baik untuk mengembangkan chip yang dirancang khusus untuk membuat algoritma lebih cepat dan lebih efektif. Masalahnya adalah dibutuhkan bertahun-tahun untuk merancang sebuah chip dan alam semesta dari algoritma pembelajaran mesin bergerak jauh lebih cepat dari itu. Idealnya, Anda ingin chip yang dioptimalkan untuk melakukannya hari ini, tidak memiliki dua hingga lima tahun yang lalu. Google Solusi: Minta untuk merancang chip AI.

"Kami percaya bahwa saya sendiri akan memberikan cara untuk mempersingkat siklus desain chip, menciptakan hubungan simbiosis antara peralatan dan AI, dengan masing-masing dengan mendorong kemajuan semua orang," ia menulis dalam sebuah dokumen yang menjelaskan pekerjaan yang diposting hari ini di ARXIV .

"Kami telah melihat bahwa ada algoritma atau arsitektur jaringan neuronal yang ... tidak bekerja dengan baik dalam generasi akselerator yang ada karena akselerator dirancang dua tahun yang lalu dan pada saat itu jaring saraf ini tidak ada," kata Azalia Mirhoseini. , Penelitian utama di Google. "Jika kita mengurangi siklus desain, kita bisa menjembatani kesenjangan."

Mirhoseini dan perangkat lunak senior Anna Goldie telah menemukan jaringan neuron yang belajar untuk melakukan bagian desain yang membutuhkan waktu yang disebut penempatan. Setelah mempelajari desain chip cukup lama, itu dapat menghasilkan desain untuk unit pemrosesan tensor google dalam waktu kurang dari 24 jam yang mengalahkan upaya desain oleh para ahli manusia selama beberapa minggu dalam hal kekuasaan, dari kinerja dan area.

Penempatan komponen

Penempatannya sangat kompleks dan membutuhkan waktu lama karena melibatkan menempatkan blok logis dan memori atau blok grup yang disebut makro sehingga daya dan kinerja dimaksimalkan dan area chip diminimalkan. Tantangan yang lebih berat adalah kewajiban bahwa semua ini terjadi pada saat yang sama mematuhi aturan yang berkaitan dengan kepadatan interkoneksi. Goldie dan Mirhoseini menargetkan penempatan kutu, karena bahkan dengan alat canggih saat ini, perlu seminggu selama berminggu-minggu untuk menghasilkan desain yang dapat diterima.

Goldie dan Mirhoseini memodelkan pengaturan keripik sebagai masalah pembelajaran penguatan. Memperkuat sistem pembelajaran, tidak seperti pembelajaran mendalam pada umumnya, tidak membentuk satu set besar data berlabel. Sebaliknya, mereka belajar dengan melakukan, menyesuaikan parameter jaringan mereka sesuai dengan sinyal hadiah ketika mereka berhasil. Dalam hal ini, harga adalah ukuran proxy kombinasi pengurangan daya, peningkatan kinerja dan mengurangi area. Akibatnya, bot investasi membaik dalam tugasnya, semakin mereka membuat desain.

Tim berharap bahwa sistem Ian akan mengarah pada desain "lebih banyak kutu pada periode yang sama, serta chip yang bekerja lebih cepat, gunakan lebih sedikit daya, lebih murah untuk membangun dan menggunakan lebih sedikit daerah," kata Goldie.

AI banyak digunakan dalam berbagai sistem, terutama di robot. IA telah menjadi peran penting dalam perkembangan teknologi. PT. MCS menawarkan berbagai produk kabel berkualitas yang dapat mendukung pengembangan teknologi. Klik disini untuk informasi lebih lanjut. Jangan lupa mengikuti Instagram kami di sini.

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Robot Industri Makanan - Berikut Beberapa Teknologi Pada Industri Makanan

Image
Robot Industri Makanan - Robot bergerak ke sisi utama industri makanan, menurut Sébastien Schmitt, Kepala Divisi Robot Staubli-Utara Amerika. Otomasi juga mendapat manfaat dari pertumbuhan yang stabil pada akhir bisnis, katanya. Pasar robotika dalam industri makanan dan minuman akan menjalani tingkat pertumbuhan tahunan kombinasi 29% dari 2015 hingga 2019, Technavio melaporkan prakiraan. Perusahaan penelitian mengutip driver seperti permintaan untuk kontaminasi bebas dan area produksi kontaminasi. MarketsAndmarket memperkirakan bahwa pasar robotika makanan akan bernilai $ 2,5 miliar pada tahun 2022. Negara-negara seperti Jepang, Amerika Serikat, Korea Selatan dan Australia memiliki permintaan yang lebih tinggi untuk robot industri di perusahaan makanan dan minuman mereka, "kata Technavio. Pemasok dengan cepat mengembangkan kemampuan robot pengguna akhir untuk dengan cepat mengubah parameter untuk produk dengan berbagai bentuk dan ukuran. Fitur termasuk kontrol kecepatan yang dapa...
Read more

Apa Itu Timing Belt Pada Mesin?

Image
  Timing Belt adalah sabuk karet yang mengontrol waktu mesin pembakaran internal. Sabuk itu sendiri memiliki penampilan biasa-biasa saja: itu hanyalah sabuk karet dengan gigi, seperti yang ditunjukkan di atas. Namun, ia melakukan fungsi vital dengan memastikan bahwa crankshaft (yang mengontrol piston) dan pohon puncak (yang mengontrol katup) berubah secara serempak. Ini penting karena dua alasan: Katup harus terbuka dan ditutup secara akurat pada waktu yang tepat untuk memungkinkan udara masuk ke mesin, yang pada gilirannya memungkinkan pembakaran bahan bakar dan produksi energi. Waktu yang salah dapat berarti konsumsi udara terbatas dan kemampuan untuk membakar bahan bakar yang terganggu. Tanpa timing belt, piston dan katup tidak sinkron dan bertabrakan. Ini masalah besar karena katup mesin Anda sangat rapuh dan mudah dipelintir. Sebuah tabrakan tunggal diperlukan dengan piston untuk menyebabkan peningkatan yang mahal. Kapan Timing Belt diganti? - Tidak seperti rem atau suspensi A...
Read more

Industri Makanan & Minuman - Berikut Penjelasan Menarik Seputar Industri Makanan dan Minuman

Image
Industri Makanan & Minuman - Industri santapan serta minuman Indonesia senantiasa jadi salah satu tujuan investasi sangat menjanjikan untuk investor dalam serta luar negara. Pada periode Januari- September 2017, total Rp 47, 56 triliun( dekat USD$ 3, 5 miliyar) sudah diinvestasikan di industri ini. Santapan serta minuman ialah salah satu kebutuhan dasar warga serta oleh sebab itu ialah opsi investasi yang relatif nyaman( meski keberhasilan sesuatu investasi– apalagi dalam industri ini– tergantung pada banyak aspek). Terlebih lagi, Indonesia mempunyai populasi yang besar serta oleh sebab itu ada pasar( yang berpotensi) besar. Bersumber pada ditaksir terakhir, lebih dari 260 juta orang tinggal di Indonesia( angka ini hendak bertambah tajam dalam sebagian dekade mendatang) serta mereka seluruh memerlukan santapan serta minuman. Pemasukan Per Kapita Tidak hanya itu, PDB per kapita Indonesia bertambah, sehingga kelas menengah tumbuh pesat. Kala energi beli warga Indonesia bertambah, me...
Read more