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yangqi

CPU 要革命了,IBM 发布新的模拟大脑的 CPU

  •  2      
  •   yangqi · Aug 9, 2014 · 7827 views
    This topic created in 4301 days ago, the information mentioned may be changed or developed.
    新CPU完全颠覆了冯诺依曼的传统, 而是模拟人脑神经网络系统. 有100万个数字神经元, 和2.56亿个神经元突触.

    现在好像不是成品, 不过处理图像,音频还有其他传感器数据非常牛逼. 演示中处理视频比相当的CPU快100倍, 功耗只是10万分之一.

    这个应该是人工智能的新开端, 不过文章也说了以后码工们写代码的方式也会完全颠覆.

    http://www.technologyreview.com/news/529691/ibm-chip-processes-data-similar-to-the-way-your-brain-does/

    这个是IBM的官方介绍
    http://www.research.ibm.com/cognitive-computing/neurosynaptic-chips.shtml
  • 神经元
  • CPU
  • 模拟
    42 replies  •  2016-09-25 10:10:47 +08:00
    iqav
        1
    iqav  
       Aug 9, 2014 via iPad
    还有多少年能市场化？
    yangqi
        2
    yangqi  
    OP
       Aug 9, 2014
    稍微看了下, 功耗因为CPU是事件触发的, 没有时钟, 不需要一直运行, 所以功耗极低.
    nicai000
        3
    nicai000  
       Aug 9, 2014
    IBM有好多这样看起来和实际上都很牛的东西, 现在以及很多年前, 但市场化的很少
    66CCFF
        4
    66CCFF  
       Aug 9, 2014
    看起来像是个物理神经网络啊o o。
    不过说革命还为时太早了。
    就像一种在某个领域有优势的产品出现一样，我觉得这玩意不会取代现有CPU的结构。但是可能会投入某些领域的大规模计算中。
    zzutmebwd
        5
    zzutmebwd  
       Aug 9, 2014 via Android
    跟2楼 IBM不是快倒闭了么...都快把自己卖完了
    wwqgtxx
        6
    wwqgtxx  
       Aug 9, 2014 via Android
    能不能造出来还是个问题呢
    yangqi
        7
    yangqi  
    OP
       Aug 9, 2014
    @zzutmebwd 你对IBM太不了解了
    @66CCFF 恩, 短期不可能取代, 对整个行业的变动太大. 关键IBM没有制造能力, 如果他握着技术不放, 也普及不开.
    yangqi
        8
    yangqi  
    OP
       Aug 9, 2014
    @wwqgtxx 已经有样品了, 都有demo了, 光是概念就没什么好说的了
    vicalloy
        9
    vicalloy  
       Aug 9, 2014 via Android
    感觉和量子计算机一样，看上去很美，距离实际应用还有很长的一段距离。
    yangqi
        10
    yangqi  
    OP
       Aug 9, 2014
    @vicalloy 量子那个要依靠很多新技术, 这个技术上还是用晶体管, 只不过用了新的概念. 感觉比那个更加容易推广
    sneezry
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    sneezry  
       Aug 9, 2014 via iPhone
    IBM是神一样的存在啊
    lance6716
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    lance6716  
       Aug 9, 2014 via Android   ❤️ 1
    顿时毕业想往IBM努力了
    kisshere
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    kisshere  
       Aug 10, 2014 via iPad
    验证码以后要失效了
    txlty
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    txlty  
       Aug 10, 2014
    这个，和实验室里的前沿水平差太远了。
    http://discovery.163.com/12/1204/10/8HSH3EMN000125LI.html
    txlty
        15
    txlty  
       Aug 10, 2014
    @zzutmebwd 目前市值1800亿美金 = 快要倒闭？
    @lance6716 本科去了八成做苦力。想进实验室工作，至少混个硕士吧。
    unfinishedcode
        16
    unfinishedcode  
       Aug 10, 2014
    @zzutmebwd IBM很有钱的。。。卖出去的都是不赚钱的产品
    lightening
        17
    lightening  
       Aug 10, 2014
    @zzutmebwd IBM 之所以牛逼就是这么多年来不断的抛弃过时的产品，来把钱投入未来的产品。
    lazycat
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    lazycat  
       Aug 10, 2014 via Android
    @txlty 你发的是用96台大型计算机组建的，楼主发的只是一个芯片，能一样么。。。
    miaoever
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    miaoever  
       Aug 10, 2014   ❤️ 2
    Facebook人工智能实验室主任、神经网络大牛 Yann LeCun 对 IBM 制造的基于 spiking neurons 的神经网络 CPU 所能达到的效果提出了质疑：

    https://www.facebook.com/yann.lecun/posts/10152184295832143

    然后搬出了自家实验室（NYU）所制造的基于卷积网络的硬件设备：

    http://www.neuflow.org
    jedicxl
        20
    jedicxl  
       Aug 10, 2014
    汗，前几天刚说过人工神经网络时代将临，这也应验的太快了点吧。。
    zzutmebwd
        21
    zzutmebwd  
       Aug 10, 2014 via Android
    @lightening
    @unfinishedcode
    @txlty
    @yangqi
    受教了~了解不够~
    est
        22
    est  
       Aug 10, 2014 via Android
    没看出来哪里革命了
    yangqi
        23
    yangqi  
    OP
       Aug 10, 2014
    @txlty 实验室那个是96台最快计算机模拟的, 和这个没的比,尤其是功耗上面. 看好这个
    Actrace
        24
    Actrace  
       Aug 10, 2014
    平行计算+事件驱动可能是最高效的方案.
    从架构上来说考虑.
    yangqi
        25
    yangqi  
    OP
       Aug 10, 2014
    @miaoever 自习看了下, 人家根本就没质疑啊. 他只是说用他们的NeuFlow的架构, 和IBM这个CPU同样的制造工艺, 可以达到3000GSops/1W, 和IBM这个功耗相当(266GSops/0.1W).

    不过他那个只是理论上的, IBM这个是造出来了.
    zoombut
        26
    zoombut  
       Aug 10, 2014
    IBM 专注火星科技100年
    mqq1989
        27
    mqq1989  
       Aug 10, 2014 via Android
    @zzutmebwd 你应该说联想是废品收购站。。。
    vivalon
        28
    vivalon  
       Aug 10, 2014
    @lance6716 前沿都在北美的几个实验室（Watson之类），国内各个研发中心包括实验室，做的都偏工程，自主研发的机会大概也有，和Watson合作的机会也有，能不能轮到自己就难说了……而且目前国内IBM到国外工作的机遇很少（正常rotate的申请没对内地开放）……国内院校本科毕业直接去IBM的话可能不是特别好的选择了，硕博可以去研究院，如果想玩高精尖还是要去北美实验室的……
    miaoever
        29
    miaoever  
       Aug 10, 2014
    @yangqi 请看这一段：

    "Now, what wrong with TrueNorth? My main criticism is that TrueNorth implements networks of integrate-and-fire spiking neurons. This type of neural net that has never been shown to yield accuracy anywhere close to state of the art on any task of interest... "

    另外，NeuFLow 也是早就制造出来了的。
    lance6716
        30
    lance6716  
       Aug 10, 2014 via Android
    @vivalon 嗯，看看学长学姐们有没有能内推的
    谢谢提醒
    yangqi
        31
    yangqi  
    OP
       Aug 10, 2014
    @miaoever 这我看到了,没有质疑啊,他觉得TrueNorth不如他们的NeuFlow设计的好,精度不够所以会影响整体效率. 如果用他们的NeuFlow架构制造出来的CPU效率能更高
    miaoever
        32
    miaoever  
       Aug 10, 2014
    @yangqi 好吧，看来我们对 “质疑” 这个词的理解有偏差。
    GPU
        33
    GPU  
       Aug 10, 2014
    想到了超验骇客 ！
    GPU
        34
    GPU  
       Aug 10, 2014
    还想到一个问题 ， 如果商用了 ， 防火墙是不是会来一次大规模升级？
    yangqi
        35
    yangqi  
    OP
       Aug 10, 2014 via Android
    @GPU 这个商用为什么要升级防火墙？
    GPU
        36
    GPU  
       Aug 10, 2014
    @yangqi 这东西更智能化 ， 防火墙就能更智能了。
    georgetso
        37
    georgetso  
       Aug 10, 2014
    @zzutmebwd 科技史上唯一一个三次押宝成功的公司就是IBM，唯一一个
    Roboo
        38
    Roboo  
       Aug 11, 2014 via Android
    IBM不能再牛逼了
    而且蛮低调的
    可能对普通人也没什么业务
    singwong
        39
    singwong  
       Aug 15, 2014
    這個應該就是Jeff Hawkins 在演講Cortical Learning Algorithms 時提到跟IBM 合作的晶片，但完成速度比我想像中的快很多, 應該用了年多兩年時間便完成，比我估計的3年要快，依這速度發展，我想再過多2-3年，真正像人類般會思考的機器便會降臨。

    Jeff Hawkins 的演講：
    (44分有提到在跟那些公司合作)

    Cortical Learning Algorithms White Paper:
    http://numenta.org/resources/HTM_CorticalLearningAlgorithms.pdf

    官方有軟件形式實現的open source implementation (python的, 有興趣可以玩玩, 好像說為了性能, 遲些會有純C++的implementation):
    https://github.com/numenta/nupic/

    官網： http://numenta.org/

    對這方面有興趣，想留意更多的，可在twitter follow @numenta, #MachineIntelligence
    在Youtube找Jeff Hawkins也有很多相關的影片。
    churchmice
        40
    churchmice  
       Aug 15, 2014 via Android
    人家都在做着改变世界的事情，我们却为了房子车子挣扎一辈子
    baka
        41
    baka  
       Aug 16, 2014
    @singwong 说“真正像人類般會思考的機器”还是太过乐观了，搞neuroscience的还在做着人体实验、搞着fMRI和电生理，CS的AI界只关心针对特定问题是否work，其实不怎么研究人脑。。工业界说法的“模拟大脑”只是封装多一些假想的“神经元”，再按照既有模型安排“神经元”组织结构，来提供更佳的硬件来做并行处理。

    nupic看起来更加bio-inspired（部分参考了新皮层的组织形式），但是又像个鸡尾酒算法（节点混杂了类似kmeans和markov这样的经典方法）。并且作为一个AI算法，似乎出来很长时间了也没见它在公认的数据集上跑分（或许我没查到），相比于在各个领域已经work了的CNN，不免让人觉得略失望。。
    laoyuan
        42
    laoyuan  
       Sep 25, 2016
    @baka 主要参考人脑结构实现了低功耗。
    @singwong 商用了，我估计半年内要有产品出来了。
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