頭條 中国科学院高精度光计算研究取得进展 1月11日消息，据《先进光子学》（Advanced Photonics）报道，在人工智能神经网络高速发展的背景下，大规模的矩阵运算与频繁的数据迭代给传统电子处理器带来了巨大压力。光电混合计算通过光学处理与电学处理的协同集成，展现出显著的计算性能，然而实际应用受限于训练与推理环节分离、离线权重更新等问题，造成信息熵劣化、计算精度下降，导致推理准确度低。 中国科学院半导体研究所提出了一种基于相位像素阵列的可编程光学处理单元（OPU），并结合李雅普诺夫稳定性理论实现了对OPU的灵活编程。在此基础上，团队构建了一种端到端闭环光电混合计算架构（ECA），通过硬件—算法协同设计，实现了训练与推理的全流程闭环优化，有效补偿了信息熵损失，打破了光计算中计算精度与准确度之间的强耦合关系。 最新資訊 机器学习成长速度惊人，FPGA和ASIC芯片有望成为新主力 在2016年初，机器学习仍被视为科学实验，但目前则已开始被广泛应用于数据探勘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、语音和手写识别、战略游戏与机器人等应用领域。在这短短一年的时间内，机器学习的成长速度超乎外界预期。 發(fā)表于：2018/6/6 赛灵思新任CEO Victor Peng透露聚焦软件，对标英伟达 据外媒报道，全球最大的 FPGA 厂商 Xilinx（赛灵思）于美国时间 1 月 4 日下午宣布，首席执行官 Moshe Gavrielov 将退休，新一任掌舵者由 COO Victor Peng 接任，他将于 1 月 29 日正式上任。截止目前，赛灵思股价为 70.49 美元，较上一个交易日上涨 1.81%。 發(fā)表于：2018/6/6 FPGA的三个时代：可编程技术30年回顾 自引入以来，现场可编程门阵列(FPGA)的容量增加了10000倍以上, 性能增加了100倍. 单位功能的成本和功耗都减少了超过1000倍. 这些进步是由工艺缩放技术所推动的, 但是 FPGA 的故事比简单缩放技术的更复杂. 發(fā)表于：2018/6/6 Intel的FPGA数据中心玩法 正如当初2015年Intel以167亿美元收购Altera时所承诺的，会给数据中心带来突破，2018年4月12日，新的Intel可编程逻辑部门交出了一份引人注目的答卷，而且是以一种100%的Intel style——携手OEM合作伙伴。戴尔和富士通宣布在其服务器中采用Intel的基于Arria 10 GX FPGA的可编程加速卡（PAC）。 發(fā)表于：2018/6/6 大容量NAND FALSH的原理及应用 NAND FLASH被广泛应用于电子系统中作为数据存储。在各种高端电子系统中现场可编程门阵列(FPGA)已被广泛应用。 發(fā)表于：2018/6/6 Molex 宣布收购 BittWare公司 Molex 高级副总裁 Tim Ruff 表示：“在众多最优秀FPGA 计算平台开发商中，BittWare 引入的板件等级的计算技术、集成系统和软件上的专业技术具有极大的广度，给人留下深刻的印象。” 發(fā)表于：2018/6/6 莱迪思FPGA在网络边缘计算AI开发方案 FPGA 向来是高大上的形象，即便在人工智能火热的今天，围绕 FPGA 讨论的焦点也集中在云端的加速，与之相提并论的，更多是以高性能计算见长的 GPU、CPU、DSP。 發(fā)表于：2018/6/6 为Windows 10打造的骁龙850发布 ARM芯片能撼动英特尔的霸主地位？ 近日有外媒报道高通正在打造Windows ARM系统专属的骁龙850处理器，并且还在研发性能更强的骁龙1000。 發(fā)表于：2018/6/6 资源 | 带自注意力机制的生成对抗网络，实现效果怎样？ 在前一段时间，Han Zhang 和 Goodfellow 等研究者提出添加了自注意力机制的生成对抗网络，这种网络可使用全局特征线索来生成高分辨率细节。 發(fā)表于：2018/6/6 常用测试集带来过拟合？你真的能控制自己不根据测试集调参吗 在验证集上调优模型已经是机器学习社区通用的做法，虽然理论上验证集调优后不论测试集有什么样的效果都不能再调整模型，但实际上模型的超参配置或多或少都会受到测试集性能的影响。 發(fā)表于：2018/6/6 <…118119120121122123124125126127…>
