Лента новостей

00:32
Трамп готовит на Украине новых «дебилов Макнамары»?
00:00
Обзор лучших приложений для управления временем и продуктивностью  Обзор лучших приложений для управления временем и продуктивностью
23:48
Бренд Poco официально закрыл свой сайт с 1 января
23:13
Золотая лихорадка наоборот: как электронный мусор превращается учеными в катализаторы будущего
23:00
«Даже бесплатно забирать не буду»: последняя тайная раздача на праздничной распродаже Epic Games Store разочаровала игроков
22:42
Прямой дорогой в пропасть: о «ключевых достижениях украинской дипломатии»
21:38
По холодным следам: как ученые нашли вулкан, виновный в глобальном похолодании 1831 года?
21:19
Минус три «Леопарда» в боях на Курском фронте (ВИДЕО)
20:50
Почему Хула-Хуп не падает? Математика доказывает: важна не только скорость, но и форма
20:14
«Дай, умру»: в сети набирает обороты смертельное видео на ножах как якут убил бойца ВСУ
19:43
Беглая оппозиция не способна разродиться «правительством России в изгнании»
19:40
В Приднестровье без поставки газа прекратили работу все предприятия
19:39
Цены на газ на европейском рынке выросли до рекордных показателей
19:04
Новогоднее поздравление Зеленского – 20-минутка ненависти
18:54
В Молдавии могут запретить работу некоторых российских авиакомпаний
18:50
В Таиланде автобус с российскими туристами попал в ДТП
18:16
Китай ввёл санкции против десятков компаний из США
18:03
Бурный роман США с террористами
18:00
Президент подписал первые документы в новом году
17:23
AMD обошла Intel по продажам на Amazon, а самый востребованный процессор — Ryzen 7 5700X3D
15:25
Подробности о проектах российской игровой приставки
15:15
Китай превзошел Stark link благодаря 10-кратной скорости лазерной передачи данных из космоса на землю со скоростью 100 Гбит/с
15:06
Ключевые события 2024 года
14:52
В Турции назначили суд пособникам террористов, напавших на «Крокус»
14:38
Штрафбат, эпизод 1, часть 1
14:10
Преступные планы Банковой на 2025 год: мира не будет
13:17
В новогоднем обращении Зеленский запутался в цветах украинского флага
13:09
Зачем в Азербайджане разыгрывают антироссийскую карту?
12:48
Третья газовая: как Европу готовят к войне с Россией
12:14
Сводка о ходе СВО на 2 января: позор Зеленского, фейк с ракетами разоблачен – Украина в шаге от капитуляции
12:08
Российские бойцы отпраздновали Новый год между ротациями в курском приграничье
12:01
Солнце за тучами, ветер стих: как решить проблему хранения возобновляемой энергии?
11:39
Водителем взорвавшейся Tesla в Лас-Вегасе оказался военный
11:26
Пентагон в ШОКЕ - Русские обходят позиции ВСУ - Новости
11:11
Атмосферный парадокс: Почему атмосфера молодой экзопланеты не соответствует месту ее рождения?
10:49
При массовой стрельбе в ночном клубе США пострадали 13 человек
10:37
Русский Царь-мангал разбил украинский Крокодил - Новости
10:33
ВСУ в окружении: Юрий Подоляка в свежей сводке от 02.01.2025, последние новости
10:21
Тёмная энергия – иллюзия? Новые данные о сверхновых ставят под сомнение расширение Вселенной
09:48
Натовцы скупают консервы из-за русской угрозы - Новости
06:57
«Ставим мировые рекорды»: Роскосмос подвёл итоги 2024 года и рассказал о событиях в российской космонавтике (ВИДЕО)
04:42
Как планировали при Сталине
03:33
ВС РФ продвигаются, ВСУ терпят крах: новости СВО от 2 января 2025. Карта боёв на Украине сегодня, обстановка в Курской области, военная сводка, 1042-й день спецоперации России на Украине
03:03
Захарова пошутила об опасности российских женщин для иностранцев
03:00
Война в море: российский линейный крейсер Киров против американского малозаметного эсминца Zumwalt — кто победит?
Все новости

Архив публикаций



Мировое обозрение»Технологии»Китайцы разработали процессор для машинного зрения, который в 3000 раз быстрее и в 4 млн раз эффективнее современного GPU

Китайцы разработали процессор для машинного зрения, который в 3000 раз быстрее и в 4 млн раз эффективнее современного GPU


Учёные из китайского университета Цинхуа разработали полностью аналоговый фотоэлектронный чип ACCEL, который обещает совершить революцию в задачах высокоскоростного машинного зрения. Чип, сочетающий электронные и оптические технологии, способен продемонстрировать беспрецедентную энергоэффективность и высочайшую скорость вычислений для задач машинного зрения. В этой сфере новый чип радикально превосходит современные графические процессоры.

 Источник изображения: Pixabay

Источник изображения: Pixabay

Традиционные процессоры обладают ограниченной скоростью вычислений и потребляют колоссальное количество энергии при решении задач машинного зрения, таких как распознавание изображений для автономного вождения, робототехники и медицинской диагностики. Эти задачи требуют обработки изображений с высоким разрешением, точной классификации и сверхнизкой задержки.

Чип ACCEL реализует преимущества развивающейся области фотонных вычислений, которые используют свет для обработки информации. Интегрируя дифракционные оптические аналоговые вычисления (OAC) и электронные аналоговые вычисления (EAC) в одном чипе, ACCEL достигает замечательной энергоэффективности и скорости вычислений.

Метод OAC использует управление световыми волнами посредством дифракции для кодирования и обработки информации. При помощи интерференционных паттернов, создаваемых светом, вычисления производятся аналоговым способом, обрабатывая данные непрерывно, а не дискретными цифровыми шагами. Метод EAC использует электронные компоненты для манипулирования непрерывными физическими величинами. Вместо работы с цифровыми сигналами в виде нулей и единиц, EAC использует постоянно меняющиеся аналоговые сигналы.

 Архитектура ACCEL / Источник изображения: Tsinghua University

Архитектура ACCEL / Источник изображения: Tsinghua University

Оба метода дают преимущества для определённых видов вычислений и способствуют разработке задач высокоскоростного зрения.

ACCEL при обработке изображений не требует АЦП для преобразования изображения, напрямую используя для вычислений фототоки, индуцированные светом, что приводит к значительному сокращению задержек. ACCEL достигает системной энергоэффективности 74,8 пета-операций в секунду на ватт, что более чем на три порядка выше, чем у современных графических процессоров. Скорость вычислений достигает 4,6 пета-операций в секунду, при этом более 99 % вычислений выполняются оптически.

Благодаря интеграции оптоэлектронных вычислений и адаптивного обучения ACCEL достигает конкурентоспособной точности классификации объектов в различных задачах. Новый чип продемонстрировал точность 85,5 %, 82,0 % и 92,6 % для задач Fashion-MNIST, 3-классовой классификации ImageNet и задач распознавания покадрового видео соответственно. Примечательно, что ACCEL демонстрирует высокую надёжность даже в условиях низкой освещённости, что делает его пригодным для портативных устройств, автономного вождения и промышленных применения.

 Сравнение скорости и энергоэффективности ACCEL с традиционными методами / Источник изображения: Tsinghua University

Сравнение скорости и энергоэффективности ACCEL с традиционными методами / Источник изображения: Tsinghua University

Сверхнизкое энергопотребление нового чипа значительно снижает тепловыделение, открывая путь дальнейшему совершенствованию и миниатюризации. В отличие от традиционных оптоэлектронных цифровых вычислительных систем, ACCEL гибко сочетает дифракционные оптические вычисления и электронные аналоговые вычисления, а его архитектура обеспечивает масштабируемость, нелинейность и высокую адаптируемость.

В исследовании, опубликованном в журнале Nature, исследователи заявили: «Разработка вычислительной системы, основанной на совершенно новом принципе, является огромной задачей. Однако ещё более важно успешно реализовать эту вычислительную архитектуру следующего поколения в реальные приложения, отвечающие важнейшим потребностям общества».

В рецензии на исследование, опубликованной в журнале Natures Research Briefing, эксперты высказали убеждение, что «ACCEL может позволить этим архитектурам сыграть роль в нашей повседневной жизни гораздо раньше, чем ожидалось».

Всё новое —это несомненно хорошо забытое старое. Самым первым аналоговым вычислительным устройством является хорошо знакомая старшему поколению логарифмическая линейка.

 Источник изображения: myruler.ru

Источник изображения: myruler.ru

Другим известным примером аналоговых вычислительных устройств является настольная аналоговая вычислительная машина МН-7, разработанная в далёком 1955 году. Она успешно решала обыкновенные дифференциальные уравнения до 6-го порядка. Не менее успешно при помощи подобных машин создавались математические модели физических процессов, что использовалось при решении задач АСУ ТП.

 Источник изображения: computerra.ru

Источник изображения: computerra.ru

В аналоговой вычислительной машине (АВМ) мгновенному значению исходной переменной величины ставится в соответствие мгновенное значение другой величины, часто отличающейся от исходной физической природой и масштабным коэффициентом. Каждой элементарной математической операции, как правило, соответствует физический закон, устанавливающий математические зависимости между физическими величинами на выходе и входе (например, закон Ома).

Особенности представления исходных величин и построения алгоритмов предопределяют большую скорость работы АВМ и простоту программирования, но ограничивают область применения и точность получаемого результата. АВМ отличается малой универсальностью (алгоритмическая ограниченность) — при решении задач другого класса необходимо перестраивать структуру машины и число решающих элементов.

А теперь мы становимся свидетелями того, как в мире, казалось бы, победивших цифровых технологий, вновь начинают находить применение аналоговые вычисления, вышедшие на новый уровень развития.



Опубликовано: Мировое обозрение     Источник

Читайте нас:





Напишите ваш комментарий к статье:

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.

Новости партнеров

Наверх