91欧美超碰AV自拍|国产成年人性爱视频免费看|亚洲 日韩 欧美一厂二区入|人人看人人爽人人操aV|丝袜美腿视频一区二区在线看|人人操人人爽人人爱|婷婷五月天超碰|97色色欧美亚州A√|另类A√无码精品一级av|欧美特级日韩特级

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

中科院計算所提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計

電子工程師 ? 來源:FPGA設(shè)計論壇 ? 作者:FPGA設(shè)計論壇 ? 2020-12-28 09:34 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

近日,《中國計算機學(xué)會通訊》刊發(fā)了中科院計算所特別研究助理嚴(yán)明玉博士、研究員范東睿以及研究員葉笑春共同撰寫的綜述文章《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片:人工智能“認(rèn)知智能”階段起飛的推進劑》。文章披露,該團隊提出了國際首款圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計HyGCN。目前,介紹該芯片設(shè)計的相關(guān)論文已先后在計算機體系結(jié)構(gòu)國際頂級會議MICRO和HPCA上發(fā)表。

“HyGCN,寓意向圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速說‘Hi’?!眹?yán)明玉介紹道,圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)算法和圖計算算法相融合,取長補短,能達到更優(yōu)的認(rèn)知與問題處理等能力,在搜索、推薦、風(fēng)險控制等重要領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用?,F(xiàn)有的處理器芯片在執(zhí)行圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算中效率低下,其團隊前瞻性地展開面向圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速芯片設(shè)計,為解決這一難題提供了可行方案。

“圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片有望成為AI‘認(rèn)知智能’階段起飛的推進劑。我們基于12nm工藝,對HyGCN的芯片設(shè)計的核心部件在主流的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和圖測試數(shù)據(jù)集上進行了初步的評估?!眹?yán)明玉介紹說,相對于運行在Intel至強服務(wù)器CPU英偉達V100GPU的先進圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件框架,HyGCN分別取得了數(shù)萬倍和60余倍的能效提升。

未來有這些應(yīng)用空間

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛在應(yīng)用非常多。嚴(yán)明玉舉例,在日常交通預(yù)測、網(wǎng)約車調(diào)度、金融詐騙偵查、運動檢測等場景,在助力科研的知識推理、EDA工程、化學(xué)研究、宇宙發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域,以及在知識圖譜、視覺推理、自然語言處理中的多跳推理等學(xué)科發(fā)展方向上,都有極大應(yīng)用空間。

在工業(yè)界,圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也已經(jīng)有了落地應(yīng)用。比如,谷歌地圖的ETA評估、圖片社交網(wǎng)站Pinterest的內(nèi)容推薦、阿里巴巴的風(fēng)控和推薦、騰訊等公司的視覺和風(fēng)控等業(yè)務(wù)中都有圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影子。 由于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有推理能力,認(rèn)知智能還可以幫助機器跨越模態(tài)理解數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)到接近人腦認(rèn)知的一般表達,從而獲得類似于人腦的多模感知能力,進而有望帶來顛覆性的產(chǎn)業(yè)價值。

原文標(biāo)題:中科院計算所研究團隊提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計

文章出處:【微信公眾號:FPGA設(shè)計論壇】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

責(zé)任編輯:haq

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 芯片
    +關(guān)注

    關(guān)注

    463

    文章

    54010

    瀏覽量

    466112
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4838

    瀏覽量

    107782
  • AI
    AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    91

    文章

    39793

    瀏覽量

    301430

原文標(biāo)題:中科院計算所研究團隊提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計

文章出處:【微信號:gh_9d70b445f494,微信公眾號:FPGA設(shè)計論壇】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步認(rèn)識

    日常生活中的智能應(yīng)用都離不開深度學(xué)習(xí),而深度學(xué)習(xí)則依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),特別是大腦中神經(jīng)
    的頭像 發(fā)表于 12-17 15:05 ?330次閱讀
    <b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的初步認(rèn)識

    CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計原理及在MCU200T上仿真測試

    數(shù)的提出很大程度的解決了BP算法在優(yōu)化深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時的梯度耗散問題。當(dāng)x&gt;0 時,梯度恒為1,無梯度耗散問題,收斂快;當(dāng)x&lt;0 時,該層的輸出為0。 CNN
    發(fā)表于 10-29 07:49

    NMSIS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫使用介紹

    NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核,旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。 該庫分為多個功能,每個功能涵蓋特定類別
    發(fā)表于 10-29 06:08

    在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗

    本帖欲分享在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗。我們采用jupyter notebook作為開發(fā)IDE,以TensorFlow2為訓(xùn)練框架,目標(biāo)是訓(xùn)練一個手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    發(fā)表于 10-22 07:03

    CICC2033神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署相關(guān)操作

    在完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化后,需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署到硬件加速器上。首先需要將所有權(quán)重數(shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入到存儲器內(nèi)。 在仿真環(huán)境下,可將其存于一個文件,并在 Verilog 代碼中通過 readmemh 函數(shù)
    發(fā)表于 10-20 08:00

    液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LNN):時間連續(xù)性與動態(tài)適應(yīng)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    1.算法簡介液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LiquidNeuralNetworks,LNN)是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),其設(shè)計理念借鑒自生物神經(jīng)系統(tǒng),特別是秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)結(jié)構(gòu),盡管這種微生物的
    的頭像 發(fā)表于 09-28 10:03 ?1224次閱讀
    液態(tài)<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>(LNN):時間連續(xù)性與動態(tài)適應(yīng)性的<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+神經(jīng)形態(tài)計算、類腦芯片

    AI芯片不僅包括深度學(xué)細(xì)AI加速器,還有另外一個主要列別:類腦芯片。類腦芯片是模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的芯片
    發(fā)表于 09-17 16:43

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行計算加速技術(shù)

    問題。因此,并行計算加速技術(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究和應(yīng)用中變得至關(guān)重要,它們能夠顯著提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和效率,滿足實際應(yīng)用中對快速響應(yīng)和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求。
    的頭像 發(fā)表于 09-17 13:31 ?1129次閱讀
    <b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的并行<b class='flag-5'>計算</b>與<b class='flag-5'>加速</b>技術(shù)

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+第二章 實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)AI芯片的創(chuàng)新方法與架構(gòu)

    Transformer和視覺Transformer模型。 ViTA是一種高效數(shù)據(jù)流AI加速器,用于在邊緣設(shè)備上部署計算密集型視覺Transformer模型。 2、射頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.1線性射頻模擬處理器的原理 2.2 線性
    發(fā)表于 09-12 17:30

    無刷電機小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)子位置檢測方法的研究

    摘要:論文通過對無刷電機數(shù)學(xué)模型的推導(dǎo),得出轉(zhuǎn)角:與三相相電壓之間存在映射關(guān)系,因此構(gòu)建了一個以三相相電壓為輸人,轉(zhuǎn)角為輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)轉(zhuǎn)角預(yù)測,并采用改進遺傳算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù),借助
    發(fā)表于 06-25 13:06

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)在電機故障診斷中的應(yīng)用

    摘要:針對傳統(tǒng)專家系統(tǒng)不能進行自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的問題,本文提出了基于種經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的并步電機故障診斷方法。本文將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合,充分發(fā)揮了二者故障診斷的優(yōu)點,很大程度上降低了對電機
    發(fā)表于 06-16 22:09

    MAX78000采用超低功耗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速度計的人工智能微控制器技術(shù)手冊

    人工智能(AI)需要超強的計算能力,而Maxim則大大降低了AI計算所需的功耗。MAX78000是一款新型的AI微控制器,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在互聯(lián)網(wǎng)邊緣端以超低功耗運行,將高能效的AI處理與經(jīng)過驗證
    的頭像 發(fā)表于 05-08 11:42 ?986次閱讀
    MAX78000采用超低功耗卷積<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b><b class='flag-5'>加速</b>度計的人工智能微控制器技術(shù)手冊

    MAX78002帶有低功耗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的人工智能微控制器技術(shù)手冊

    人工智能(AI)需要超強的計算能力,而Maxim則大大降低了AI計算所需的功耗。MAX78002是一款新型的AI微控制器,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在互聯(lián)網(wǎng)邊緣端以超低功耗運行,將高能效的AI處理與經(jīng)過驗證
    的頭像 發(fā)表于 05-08 10:16 ?847次閱讀
    MAX78002帶有低功耗卷積<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b><b class='flag-5'>加速</b>器的人工智能微控制器技術(shù)手冊

    中科曙光助力中科院高能物理研究所打造溪悟大模型

    近年來,以大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型為代表的人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展,為科研創(chuàng)新提供了全新范式。中科院高能物理研究所依托正負(fù)電子對撞機等大科學(xué)裝置,積累了海量高價值實驗數(shù)據(jù),如何高效利用數(shù)據(jù)、加速成果產(chǎn)出,成為研究所面臨的核心課題。
    的頭像 發(fā)表于 05-06 15:19 ?876次閱讀

    NVIDIA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強功能

    發(fā)者能使用 NVIDIA GeForce RTX GPU 中的 AI Tensor Cores,在游戲的圖形渲染管線內(nèi)加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染。
    的頭像 發(fā)表于 04-07 11:33 ?1182次閱讀