Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors
post

Újrakonfigurálható processzorral még jobb lesz a mélytanulás

MEGOSZTÁS

Hongkongi kutatók a gépi tanulást magasabb szintre emelő, eredményesebbé tevő processzort fejlesztettek. Az adatfeldolgozás szintet léphet vele, újabb megoldásokkal lehet mintázatokat és információt kinyerni a big datából.

Az ember egyedül már jó ideje képtelen feldolgozni a folyamatosan, kvázi-exponenciálisan növekvő adatmennyiséget, és kimutatni bennük a mintázatokat. A probléma nagyságát növeli, hogy a számítógépek is mind inkább akadályokba ütköznek. Szerencsére a gépi tanulás fejlődésével egyre komplexebb technikák születnek, egyre hatékonyabb és „mélyebb” mesterséges ideghálók dolgoznak a megoldáson.

A mély ideghálók hatékonyságához meg kell találni hardver és szoftver optimális kombinációit. Mély ideghálónak az emberi idegrendszert szűk keretmetszetszerűen utánzó, bizonyos komplexitás-szintet elérő, legalább két, de általában annál több rétegből álló rendszerek tekinthetők. Az adatokat bonyolult matematikai modellezést használva dolgozzák fel. Az optimális kombináció kialakításában fontos szerep juthat a hardver erőforrásait rugalmasan – ott és akkor, ahol kell – használó újrakonfigurálható processzoroknak.

 

Hongkongi innováció

Hongkongi kutatók az eddig mély ideghálók támogatására használt processzoroknál jobban teljesítő egységet fejlesztettek. Az adatokat részben speciális hardveres módszerekkel feldolgozó processzorokkal szemben, az újrakonfigurálható sokkal jobban alkalmazkodik, a mindenkori szükséglet szerint, a szoftverek flexibilitását és a hardverek párhuzamosságát összekombinálva, állítja újra össze és csoportosítja oda, ahova kell a hardver-erőforrásokat.

A Hongkongi Műszaki és Tudományegyetem rendszere, az ReAAP az „újrakonfigurálható és algoritmus-orientált tömbprocesszor” rövidítése, lényegében egy integrált szoftver-hardver rendszer. Szoftvere kiértékeli és optimalizálja a változatos mélytanulás-folyamatokat, és mihelyst meghatározta a párhuzamos adatfeldolgozás legjobb módját, utasításokat ad a hardveres rész újrakonfigurálására, biztosítva a párhuzamos számításokhoz leginkább szükséges, a számítás-intenzív rétegekhez ideális erőforrásokat.

A végponttól végpontig (end-to-end) működő rendszer számos mélytanulás-alkalmazásban hasznosítható, és egyben a komponensek kihasználtságát is garantálja.
ReAAP jól vizsgázott az eddigi összehasonlító teszteken, versenytársainál jobban teljesített.

IT EXPERTS-TECH LEADERS 2024 FELHŐ A JAVÁBÓL KONFERENCIA

PODCAST

ICT Global News

VIDEOGALÉRIA
FOTÓGALÉRIA

Legnépszerűbb cikkek

ICT Global News

Iratkozz fel a hírlevelünkre, hogy ne maradj le az IT legfontosabb híreiről!