Samsung opracował znacznie efektywniejszą technologię uczenia maszynowego

2 minuty czytania
Komentarze

W miarę jak Samsung rozwija własne NPU (Neural Processing Unit), firma stworzyła nowy szybki, energooszczędny algorytm do głębokiego uczenia się AI, obiecujący 4 razy większą efektywność energetyczną i 8 razy większą wydajność niż istniejące rozwiązania. W niedawno opublikowanym artykule Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) szczegółowo opisał nową technologię AI dla urządzeń, twierdząc, że algorytm został pomyślnie przetestowany. Powinien on utorować drogę do przyszłości, w której wszystkie urządzenia i technologie oparte na czujnikach są zasilane przez AI.

Samsung uczenie maszynowe

Samsung uczenie maszynowe

Ten wzrost wydajności i efektywności energetycznej został osiągnięty poprzez dostosowanie danych do grup poniżej 4 bitów. Udało się to uzyskać przy zachowaniu dokładnego rozpoznawania danych. To właśnie firma nazywa Quantization Interval Learning (QIL). Obliczenia wykonywane z wykorzystaniem procesu QIL mogą przynieść rezultaty podobne do istniejących rozwiązań. Wymagają przy tym od 1/40 do 1/120 mniej tranzystorów. Ta metoda kompresji danych do grup bitów po 4 bity lub mniejszych pozwala na jednoczesne przetwarzanie tysięcy głębokich obliczeń. Smartfony staną się inteligentniejsze i niezależne od chmury dzięki lepszym procesorom NPU On-Device. Podczas gdy Samsung nie ujawnił dokładnie, kiedy to nowe rozwiązanie dotrze do rynku urządzeń klasy konsumenckiej. Firma mocno zasygnalizowała, że w pewnym momencie w przyszłości zostanie włączona do smartfonów.

Zobacz też: Samsung chce, żebyśmy mogli kino zabrać zawsze ze sobą

Przy szybszym, mniej wymagającym rozwiązaniu On-Device, które jest obecnie w toku prac. Możemy jedynie oczekiwać, że takie funkcje jak fotografia i AR staną się inteligentniejsze, szybsze i dokładniejsze dzięki urządzeniom nowej generacji. Jednak Samsung nie zatrzyma się na układach mobilnych. Firma ujawniła również, że chce w niedalekiej przyszłości zastosować ten nowy algorytm uczenia się do pamięci i rozwiązań czujników.

Źródło: Sammobile

Motyw