Полное описание

Андриянов, Никита Андреевич. Аппаратные решения в искусственном интеллекте = Hardware in artificial intelligence / Н. А. Андриянов. - DOI 10.18127/j19998554-202205-07. - Текст : непосредственный // Нейрокомпьютеры: разработка, применение = Neurocomputers : международный научно-технический журнал. - 2022. - Том 24, N 5. - С. 67-73. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8554.

ГРНТИ	УДК
28.23.33	004.8
50.10	004.31

Рубрики:
Искусственный интеллект
Процессоры

Кл.слова (ненормированные): многоядерный процессор -- высокопроизводительные алгоритмы -- параллельные алгоритмы -- аппаратная платформа -- инференс -- глубокое обучение
Аннотация: В настоящее время неуклонно растет число исследований, проводимых в сфере искусственного интеллекта, а именно: глубокого обучения. Вместе с тем наблюдается тенденция к усложнению нейронных сетей, что требует эффективных решений в аппаратной части. Одним из основных факторов, влияющих на производительность процессора, является их безопасность. Так, процессор подвержен атакам на hyperthreading, в результате которых происходит изоляция одного из потоков и облегчается доступ к важным данным. Кроме того, высокая скорость вычислений необходима не только на этапе обучения, но и во время инференса нейронных сетей, особенно в задачах обработки видеоинформации, поэтому оптимизация скорости работы является одним из актуальных направлений развития. В этой связи важно рассмотреть различные аппаратные решения с целью поиска эффективных вычислительных устройств для задач глубокого обучения. Цель - исследовать известные вычислительные устройства для организации эффективного обучения и инференса с учетом энергопотребления. Проведен аналитический обзор различных аппаратных решений, используемых в современном глубоком обучении. Выполнен сравнительный анализ таких аппаратных устройств для вычислений, как центральный процессор CPU, графический процессор GPU, тензорный процессор TPU, а также программируемые логические интегральные схемы FPGA и ASIC. Представлены примеры устройств каждого типа, отмечены их преимущества и недостатки. Представленные данные будут полезны инженерам и специалистам в области глубокого обучения для определения круга задач, для решения которых можно использовать то или иное аппаратное устройство.

Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -792522-763727)

Шифр в сводном ЭК: c7179ca3f92db0448b53c499551ec3bf

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽