![Аппаратные решения для нейроморфных вычислений](https://engineer.yadro.com/wp-content/uploads/2021/12/banner_sandamtrskaya_dlya_portala-768x432.jpeg)
01:59:54
Большинство современных компьютеров построено на одном и том же принципе обработки информации — так называемой машине Тьюринга. С развитием технологий искусственного интеллекта количество вычислений, необходимых для обучения нейронных сетей, выросло примерно в 300 000 раз, в то время как возможности аппаратного обеспечения увеличились всего в 8 000 раз. Сегодня требуется новый подход к вычислениям и новая компьютерная архитектура, которая сможет обеспечить требуемый уровень производительности для обучения нейронных сетей. Ученые пытаются создать такое решение — нейроморфные процессоры, имитирующие работу человеческого мозга. В их основе лежит совершенно другой способ реализации вычислений, отличный от машины Тьюринга. О том, что такое нейроморфный процессор, и чем он отличается от обычного, вы узнаете из лекции руководителя группы прикладных исследований лаборатории нейроморфных вычислений Intel Юлии Сандамирской.
Задача вычислений и автоматизации изначально была попыткой отразить в машине способ мышления, свойственный людям. Но развитие реализаций алгоритмов искусственного интеллекта в программном обеспечении вскоре позволило решать некоторые сложные интеллектуальные задачи лучше, чем люди: например, играть в шахматы. Параллельно с этим прогрессировало изучение нейрональных систем. Это привело к появлению глубоких нейронных сетей, которые сегодня решают многие задачи ИИ лучше, чем люди и все алгоритмы, которые были разработаны до этого. Однако если сравнивать такие системы с биологическими, то контраст захватывает дыхание. Нейроморфные вычисления зародились, как попытка ученых приблизиться к тому уровню производительности, который демонстрируют биологические нейронные сети и подарить ИИ когнитивные возможности человека.
Из лекции Юлии Сандамирской вы узнаете: