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 基于FPGA的SCL译码算法优化与设计 由于极化码被指出在二进制离散无记忆信道中具有实现其极限容量的理论性能，近年来极化码在通信领域的贡献日渐凸显。极化码的译码系统可采用软件或者硬件方式实现，其中使用软件方式时译码效率受限于CPU的串行处理模式，因此在具有并行工作模式的FPGA上进行极化码的译码实现对于通信系统来说具有非常大的意义。首先介绍了极化码的SCL译码算法；然后针对该算法进行优化从而提高译码效率，以及针对该算法在FPGA上的实现进行了定点量化的改进；最后对译码器进行硬件仿真，以及在FPGA上进行了实现与性能分析。实验结果表明该译码器在码长为512时译码最高频率为143.988 MHz，吞吐率为28.79 Mb/s。 發(fā)表于：2018/12/7 对于基因编辑技术 人类恐惧比欣喜多 不久前，霍金在其遗作《对大问题的简明回答》中有提到过，未来将出现被改动基因的“超级人类”，他们对疾病的抵抗力都会增强，甚至将提高智力和寿命。 發(fā)表于：2018/12/6 内存内计算，下一代计算的新范式？ 今年早些时候，IBM发布了基于相变内存（PCM）的内存内计算，在此之后基于Flash内存内计算的初创公司Mythic获得了来自软银领投的高达4000万美元的B轮融资，而在中国，初创公司知存科技也在做内存内计算的尝试。 發(fā)表于：2018/12/5 Microchip推出业内首款RISC-V SoC FPGA架构 Microchip Technology Inc.（美国微芯科技公司）通过其Microsemi Corporation子公司推出新型SoC FPGA架构扩展其Mi-V生态系统，新架构结合了业内功耗最低的中距离PolarFire FPGA系列产品，以及基于开放的免版税RISC-V指令集架构（ISA）的完整微处理器子系统。 發(fā)表于：2018/12/5 Facebook新研究优化硬件浮点运算，强化AI模型运行速率 近日，Facebook 发布文章，介绍了一项新研究，该研究提出了一种使人工智能模型高效运行的方法，从根本上优化了浮点运算。 發(fā)表于：2018/11/30 仅17 KB、一万个权重的微型风格迁移网络！ 今天 reddit 上一篇帖子引起了热议，博主 jamesonatfritz 称他将原本具备 1.7M 参数的风格迁移网络减少到只有 11,868 个参数，该网络仍然能够输出风格化的图像。且量化后的最终网络体积仅有 17 kB，非常适合移动 app。 發(fā)表于：2018/11/30 开源一年多的模型交换格式ONNX，已经一统框架江湖了？ 近日，微软亚洲研究院和华为举办了 ONNX 合作伙伴研讨会，这是 ONNX 开源社区成立以来首次在中国举办的活动。 發(fā)表于：2018/11/30 亚马逊推出AI芯片、定制CPU：入局芯片军备竞赛 与谷歌、百度、阿里这样的科技巨头一样，亚马逊希望掌握自身业务的全部。在昨天拉斯维加斯举行的 AWS re:Invent 大会上，这家公司发布了一款名为 Inferentia 的机器学习芯片。 發(fā)表于：2018/11/29 18岁NIPS Workshop一作，用目标检测评估手术技能点 由李飞飞教授创办的公益机构 AI4All 致力于提高人工智能领域的多样性和包容性。该组织提供教育和导师计划为美国和加拿大的少数群体人才提供学习途径，AI4All 为高中学生提供尽早接触 AI 的机会。 發(fā)表于：2018/11/29 明年AI学术会议投稿规模炸裂！注意ICML 2019的这些变化 今日，ICML 2019 程序主席之一 Ruslan Salakhutdinov 教授在 Twitter 上表示为了鼓励可复现性和高质量的论文提交，今年 ICML 的程序委员会在论文提交上作出了三项改变。 發(fā)表于：2018/11/29 <…57585960616263646566…>
