1
iqav 2014-08-09 22:49:43 +08:00 via iPad
还有多少年能市场化?
|
2
yangqi OP 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.
|
3
nicai000 2014-08-09 22:57:57 +08:00
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
|
4
66CCFF 2014-08-09 23:16:21 +08:00
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。 |
5
zzutmebwd 2014-08-09 23:17:46 +08:00 via Android
跟2楼 IBM不是快倒闭了么...都快把自己卖完了
|
6
wwqgtxx 2014-08-09 23:20:58 +08:00 via Android
能不能造出来还是个问题呢
|
7
yangqi OP |
9
vicalloy 2014-08-09 23:27:13 +08:00 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。
|
11
sneezry 2014-08-09 23:37:26 +08:00 via iPhone
IBM是神一样的存在啊
|
12
lance6716 2014-08-09 23:49:15 +08:00 via Android 1
顿时毕业想往IBM努力了
|
13
kisshere 2014-08-10 00:52:12 +08:00 via iPad
验证码以后要失效了
|
14
txlty 2014-08-10 03:49:49 +08:00
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 |
15
txlty 2014-08-10 03:53:12 +08:00
|
16
unfinishedcode 2014-08-10 05:02:49 +08:00
@zzutmebwd IBM很有钱的。。。卖出去的都是不赚钱的产品
|
17
lightening 2014-08-10 05:27:20 +08:00
@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。
|
19
miaoever 2014-08-10 08:31:20 +08:00 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 |
20
jedicxl 2014-08-10 08:33:37 +08:00
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。。
|
21
zzutmebwd 2014-08-10 08:44:42 +08:00 via Android
|
22
est 2014-08-10 09:28:55 +08:00 via Android
没看出来哪里革命了
|
24
Actrace 2014-08-10 10:03:12 +08:00
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. |
25
yangqi OP @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. |
26
zoombut 2014-08-10 10:31:56 +08:00
IBM 专注火星科技100年
|
28
vivalon 2014-08-10 13:04:50 +08:00
@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……
|
29
miaoever 2014-08-10 13:07:51 +08:00
@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。 |
31
yangqi OP @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
|
33
GPU 2014-08-10 14:06:05 +08:00
想到了超验骇客 !
|
34
GPU 2014-08-10 14:07:09 +08:00
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?
|
38
Roboo 2014-08-11 12:32:53 +08:00 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 |
39
singwong 2014-08-15 21:28:49 +08:00
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。 |
40
churchmice 2014-08-15 22:08:59 +08:00 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
|
41
baka 2014-08-16 06:00:37 +08:00
@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。。 |