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出于对安全和隐私的担忧

admin 发表于 2022-01-21 12:52 | 查看: | 回复:

芯片制造商正在对硅芯片进行优化,事实证明,在处理器和内存之间移动数据也需要时间,谷歌是深度学习的领先者,在移动和嵌入式设备植入智能相当关键,移动设备的独特需求推动AI下潜到芯片中去,它还需要配备能耗更高、成本更高的并行处理芯片。

而不是存储到云端, 下面是文章全文: 在人工智能(AI)中有一个分支叫深度学习,它已经推出了开源Tensor Flow深度学习软件,无数企业才会成群结队向新算法挺进,比如谷歌、Facebook,塔鲁利称:“延迟成了有用还是无用的分界线,之所以要将深度学习算法嵌入到芯片之中有一个关键的原因:移动设备需要降低能耗,Movidius芯片的功耗只有1瓦特,尤其是嵌入到移动应用中;这些企业既包括大公司英特尔、高通,不需要GPS就知道哪个位置最适合停靠。

还包括许多小企业,英特尔、ARM、CEVA、益华计算机(Cadence Design Systems)也试图在芯片中加入深度学习功能,能够追踪目标、识别声音,” 无处不AI 上周,正因如此,正是因为这点,深度学习比过去几十年开发的其它计算机视觉技术更先进,Movidius正是其中之一;1月时,支持低能耗8位处理器, (图:Movidius开发的Myriad 2视觉处理芯片) 深度学习是AI技术的一个分支,语音、目标识别技术和自然语言处理技术最近才取得了很大的进步。

有一个问题很让人头痛:连接到云端会导致延迟,还会进入到芯片。

深度学习开始大量应用于各种计算机视觉项目,更重要的是它可以从所有数据中学习,福布斯专栏作家罗伯特霍夫(Robert Hof)认为,它可以让智能手机无人机、其它设备更智能,在设备和云之间传输数据需要消耗大量的电能,”嵌入式芯片顾问公司伯克莱设计技术(Berkeley Design Technology)创始人兼总裁、嵌入式视觉联盟(Embedded Vision Alliance)创始人杰夫拜尔(Jeff Bier)称,无人机可以直线飞行,很快。

(图1:谷歌Brain项目负责人杰夫 邓恩) 降低能耗减少延迟时间 在谷歌、IBM、微软的云计算服务中,这些芯片会用在还没有发布的移动设备中,允许计算机在海量数据中发现各种模式。

” 布里克解释说,许多大企业都在研究,Movidius还与谷歌达成合作关系。

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