NeuroMem 技术 | 越简单,越可能

NeuroMem(Neuromorphic Memory)技术使模式处理领域产生了一个根本性的转变, 它具备响应式、关联性、可训练、便于大规模并行等等一大堆的特点。从工业传感器、摄像头、无人机、可穿戴设备、玩具到企业级的服务器与存储等各行各业,无所不能的 NeuroMem 技术将为这些领域开创全新的认知时代。

首先介绍一下什么是 NeuroMem?

NeuroMem 即 Neuromorphic Memory,技术核心在于 neurons,就是神经元。

那神经元又有哪些优势呀?

它是技术小白的福音 

——不需要编程、能够离线自主学习

待机时间堪比老年机

——只需不到 0.5W 的功率就能保证长时间持续工作

它是史上最灵敏的警卫

——对新的模式进行实时的分类,并报告新状态或异常状态

活泼又好动的数据就可以轻松的跑来跑去啦

——硬件神经元内部的训练数据可以 copy 或移植到其他地方

输入= 刺激,输入= 刺激,输入= 刺激

——输入数据可以刺激神经元并且使模型做出反应

大概神经元也是处女座,爱分类

——通过多层神经元将数据进行分类

NeuroMem 有两种可选方案,你知道分别是什么吗?

CM1K 和 NeuroMem IP

CM1K 具有 1024 个平行作业的神经元,能在数毫秒内学习并辨识高达 256 位元组的模式。CM1K 支援两个非线性分类器(RBF 和 KNN),可分类样式,同时处理定义不清的数据、未知事件,脉络和工作条件的变化。

诺,这就是那个神奇的芯片啦~❀→

CM1K 的平行架构能将众多晶片以菊链方式结合,以 1024 个神经元作为增量,扩大神经网络的尺寸。

它可以解决从文本和数据分析、视觉、听觉、多传感器数据融合等模式识别问题,比现代微处理器更强大、更节能。

NeuroMem IP 可以看作一堆神经形态芯片,可以称为“硅神经元 ”,是一种能够在低功耗下高速学习和识别模式。识别的内容可以来源于任何数据类型,文本、科学数据集,生物信号、音频文件、图片和视频这些通通都可以。

由于其独特的并行架构体系,无论持有模型的数量有多少都能在很短的时间内完成识别。强大到“biu”地数出下图有多少颗芝麻,嘻嘻嘻~

那么,受生物学启发的“硅神经元”具有哪些特点?

☆ 速度极快

所有的神经元是互相连接、并行工作的,无论芯片上神经元的数量有多少,识别或学习一个模式只用几纳秒。一天 24 小时,一小时 60 分钟,一分钟 60 秒,一秒的 10 亿分之一就是 1 纳秒,脑补一下这速度得有多快。

功能超强

神经元可以使用,K 最近邻 (KNN) 分类算法;径向基函数,更具体地说是 RCE 分类器,它们可以处理定义不明确的和模糊的数据,前后变化很大以及异常的数据。

配置完善

神经元配备了内置模型生成器,这意味着学习是可以在芯片上完成的,要知道我们以前学习那一定都得背着书包去学校啊。

操作简单

多个 NeuroMem 芯片可以串接成一个网络,数以百万计的神经元能连在一起作为一个芯片,只需通过简单的操作就能具备更高的性能,小小的芯片具有无穷的能量。

现在你已经了解了这么多的关于 NeuroMem 硬知识,那你知道可以 应用 在哪些地方吗

叮~
1. 智慧型感测器
2. 相机的辅助晶片
3. 大容量的资料探测

NeuroMem 是经过实践应用检验的技术,目前已经部署在两个商业硅芯片上:英特尔 Quark SE 芯片、CM1K 芯片 上。

△Curie 模块用的就是 Quark SE 芯片

那么你知道涉足这个领域的 其他大公司 还有哪些吗

在过去的十年里,很多公司对神经形态芯片产生了兴趣并希望借此提升自己的竞争力,比如:

IBM 的 TrueNorth 芯片


高通的 Zeroth 芯片

除此之外当然还有更多,如果感兴趣可以搜搜市场报告来看看。

正是这些公司不间断的媒体活动让大家都以为市场上已经大规模普及了这与人脑一样的芯片,实际上这些芯片在市面上还是很难买到。不过最近英特尔把 GV 的 NeuroMem 放到 Curie 里面,这个问题终于得到了解决,更多的普通人能够以便宜的价格获得这个创造可能的黑科技!

今天的科普就到此结束啦!打个小广告~

创客大爆炸已与 General Vision 达成合作协议,发布 CurieNeurons,让大家把 Curie 里面的神经网络用起来!

 

发布者:Cara,转载请注明出处:http://www.makercollider.com/curie/3221

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