기술의 급속한 발전으로 인해 장치에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 처리하기 위한 에너지 사용량이 크게 증가했습니다. 그러나 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 Cockrell School of Engineering의 카지노 커뮤니티원들은 차세대 스마트 컴퓨터를 더욱 에너지 효율적으로 만드는 방법을 찾았습니다.
전통적으로 실리콘 칩은 컴퓨터를 구동하는 인프라의 구성 요소를 형성해 왔습니다. 하지만 이 카지노 커뮤니티에서는 실리콘 대신 자기 구성 요소를 사용하고 자기 구성 요소의 물리학이 에너지 비용과 훈련 알고리즘(인간처럼 생각하고 이미지와 패턴을 인식하는 등의 작업을 수행할 수 있는 신경 네트워크)의 요구 사항을 줄일 수 있는 방법에 대한 새로운 정보를 발견했습니다.
"현재 신경망을 훈련하는 방법은 매우 카지노 커뮤니티 집약적입니다."라고 Cockrell School 전기 및 컴퓨터 공학과의 조교수인 Jean Anne Incorvia는 말했습니다. "우리가 할 수 있는 일은 교육 노력과 카지노 커뮤니티 비용을 줄이는 데 도움이 되는 것입니다."
카지노 커뮤니티원들의 카지노 커뮤니티 결과는 이번 주에 출판되었습니다.IOP 나노기술. Incorvia는 제1저자이자 2년차 대학원생인 Can Cui와 함께 카지노 커뮤니티를 주도했습니다.
Incorvia는 그들의 방법이 동일한 학습 작업을 수행할 때 표준 역전파 알고리즘에서 사용하는 양의 20~30배에 달하는 카지노 커뮤니티 절감 효과를 제공한다고 밝혔습니다.
인간의 두뇌에 뉴런이 포함되어 있는 것과 마찬가지로, 신세대 컴퓨터에는 이러한 통합 신경 세포의 인공 버전이 있습니다. 측면 억제는 가장 빠르게 활성화되는 뉴런이 느린 뉴런의 활성화를 방지할 수 있을 때 발생합니다.
Incorvia는 컴퓨터 작동 방식이 근본적으로 변화하고 있다고 설명합니다. 주요 트렌드는뉴로모픽 컴퓨팅는 본질적으로 인간의 두뇌처럼 생각하도록 컴퓨터를 설계하는 것입니다. 한 번에 하나씩 작업을 처리하는 대신 이러한 스마트 장치는 엄청난 양의 데이터를 동시에 분석합니다.
이 카지노 커뮤니티는 두 개의 자기 뉴런 사이의 상호 작용과 여러 뉴런의 상호 작용에 대한 초기 결과에 중점을 두었습니다. 다음 단계에서는 카지노 커뮤니티 결과를 더 큰 여러 뉴런 세트에 적용하고 결과를 실험적으로 검증하는 것입니다.
이 카지노 커뮤니티는 UT의 텍사스 고급 컴퓨팅 센터의 자원과 함께 국립 과학 재단 CAREER 상 및 Sandia 국립 카지노 커뮤니티소의 자금 지원을 받았습니다.
