改变AI发展格局 神经拟态计算还差关键一步(3)
作者:time 来源:科技日报 时间:2020-06-17 阅读:
本文摘要:“神经拟态计算不是实现智能的唯一方式。”黄铁军强调。(记者 代小佩) 延伸阅读 神经拟态芯片不会与AI加速器形成竞争 神经拟态芯片是实现神经拟态计算不可或缺的硬件之一。目前,神经拟态芯片和当下备受市场青睐的A

  “神经拟态计算不是实现智能的唯一方式。”黄铁军强调。(记者 代小佩)

  延伸阅读

  神经拟态芯片不会与AI加速器形成竞争

  神经拟态芯片是实现神经拟态计算不可或缺的硬件之一。目前,神经拟态芯片和当下备受市场青睐的AI加速器均为处理神经网络而设计,都比CPU性能高,且都声称能耗更低。在这样的发展背景下,有人提出疑问:神经拟态芯片和AI加速器之间会发生竞争吗?

  英特尔神经拟态计算实验室主管迈克戴维斯(Mike Davies)认为,神经拟态芯片不能直接与传统的AI加速器相比。AI加速器是为深度学习而设计的,它使用大量数据训练大型网络,而神经拟态计算处理单个数据样本。神经拟态芯片接收到真实世界的数据信息后,以最低的延迟和最低的功耗进行处理,此模型与AI加速器完全不同。

  黄铁军称,神经拟态芯片和AI加速器的价值取向完全不同。神经拟态芯片是面向未来的技术,旨在打造全新的架构,建立新的智能模型和体系。而AI加速器则是立足当下产业的技术,其目的是把“计算机+软件”打造的人工神经网络硬件化,提高运行效率。“至于让人工智能处理时空信息,构建更复杂的神经网络,并非AI加速器当下的着眼点。毕竟,从产业化角度来说,应用于现实场景解决实际问题才是最重要的。”

  “所以,神经拟态芯片和AI加速器之间不会发生竞争。”黄铁军称,假如脉冲神经网络最终替代了深度学习技术,今天做AI加速器的生产商或许会转战神经拟态计算市场,不过那是另一回事。