奇妙なことに、誰もHabréに書いていないのですが、私の意見では、今日重要な出来事が起こりました。 IBM は、ニューラルネットワークを実装する新しい完全に完成したチップを導入しました。 その開発のためのプログラムは 、長い間存在し、非常に成功しました。 本格的なシミュレーションに関するHabréの記事がすでにありました。
チップには100万個のニューロンと2億5600万個のシナプスがあります。 どうやら、シミュレーションのように、チップは新皮質に似たアーキテクチャを持っています。
なんでこんなにすごいの？ 今日のすべてのニューラルネットワークは、特にトレーニング中に天文学的な量の操作を生成する必要があるという事実。 これはしばしばパフォーマンスに影響します。 1台のデバイスでリアルタイムに解決できるのは、簡単なパズルだけです。 クラスタとビデオカードへの並列化により、処理速度が大幅に高速化されます（計算能力と消費電力が大きいため）。 しかし、すべてがフォンノイマンアーキテクチャの主な問題にかかっています。メモリには処理ユニットが配置されています。 実際のニューロンでは、すべてが異なります。メモリ自体が処理を実行します（Habréには、 ニューラルネットワークに関する一連のクールな記事があります ）。
IBMがそのようなプロセッサーのリリースを開始すると、ビデオ分析のタスクの多くはそれらで直接解決できます。 最も簡単に思い浮かぶのは、ビデオストリーム内のオブジェクト（人、車、動物）の分類です。 これはまさに、IBMが仕事の例として示したタスクです。 ビデオストリーム400 * 240 30fpsでは、人々、自転車、車、トラック、バスを割り当てました。
すべてが非常にクールであれば、ロボットマシンはすぐにLIDAR、そのようなチップを備えたビデオカメラのかかとを必要としません。
ちなみに、このようなチップのパフォーマンスをテラフロップスで検討すると、天文学的な数字が得られます。 実際、このようなチップは1クロックサイクルで100万個のプロセッサであり、それぞれが256個の入力チャネルからの情報を処理します（ほぼ）。
IBM Research Webサイトのもう少し情報。
Z.Yu。 Alizarのスタイルの特別な詳細のない記事は申し訳ありませんが、Habrがこのような重大なイベントを通過したことに本当に驚きました。