ニューロチップ説 〜いよいよ半導の出番(3-3)

3章の3.3では、これまで開発されたチップを、CNNとDNN/T合層に分け分類している。それぞれのチップがどのような位づけにあるのかも理解できるようにグラフ化している。3章のこれまでの参考@料をまとめている。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
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3章の3.3では、これまで開発されたチップを、CNNとDNN/T合層に分け分類している。それぞれのチップがどのような位づけにあるのかも理解できるようにグラフ化している。3章のこれまでの参考@料をまとめている。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
3章3.2では、ニューロチップで_要な2次元の入データと、学{の_みに相当するフィルタを積和演Qで、スキャンしていく基本演Qについて述べている。積和演Qを基本とするためGPUやCPU、DSPなどで演Qできる。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
3章以Tは、ニューラルアーキテクチャを半導チップ屬納存修靴拭▲縫紂璽蹈船奪廚砲弔い董元STARC/東に在籍し、現在LOj学にする瀬啓が解説する。これからのAI(人工Α砲鮑絞眠修垢訃}段のkつが半導チップであることから、今後きわめて_要な解説b文となる可性がある。ただ、この寄Mは長いため分割・掲載する。(セミコンポータル集室)
[→きを読む]2章:ディープ・ニューラルネットワークのニューロチップへの実◆舛修隆所は!! この2章の最後に当たる2-3では、ニューラルネットワークをチップに実△垢訃豺腓離瓮皀蠅模がどの度になるか、さらにメモリ模をらすための工夫などを紹介する。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
2章:ディープ・ニューラルネットワークのニューロチップへの実◆舛修隆所は!! 2章では、ニューラルネットワークの代表的な\術としてCNN(Qみ込みニューラルネットワーク)をまず紹介し、ディープ・ニューラルネットワークの容を解説した(ニューロチップ説〜いよいよ半導の出番(2-1)参照。この2章の2-2では、それをpけてCNNのモデルの進化を紹介し、半導チップに落とすための勘所を解説する。(セミコンポータル集室) [→きを読む]
2章:ディープ・ニューラルネットワークのニューロチップへの実◆舛修隆所は!!
この2章は、人工ΑAI)の代表的な応である画鞠Ъ韻砲茲使われているCNN (Convolutional Neural Network:: Qみ込みニューラルネットワーク)を紹介し、LSI化する場合に要な演Qを軽くするためのテクノロジーを中心に解説している。2章は3陲吠けて掲載する。最初となる2-1は、CNNの基本構成を紹介している。(セミコンポータル集室)
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1章「ニューロチップをDり巻く況〜いよいよ半導の出番(1-1)」では、これまでのアルゴリズムの進化や半導チップが登場する背景について紹介したが、後半ではニューロチップの\術の流れについて紹介する。この寄Mは、元東の半導エンジニアであり、元半導理工学研|センター(STARC)にも在籍していた瀬啓がニューロチップの現Xを語っている。(セミコンポータル集室)
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クラウドWのIoTシステムの進tと、ビッグデータ解析、Google検索などから人工ΑArtificial Intelligence)やコグニティブコンピューティングがR`されるようになってきた。学{機Δ魴eつ人工Δ任魯縫紂璽薀襯優奪肇錙璽のモデルで学{機Α淵妊ープラーニング)を実現している。AIのカギとなるニューラルネットワークのアーキテクチャはもちろん、シリコン半導屬房存修垢襦この寄Mでは、元半導理工学研|センター(STARC)/東の半導エンジニアであった瀬啓がニューロチップについて解説する。(セミコンポータル集室)
[→きを読む]AlteraのCEO兼会長であるJohn Daane(図1)が2015Qの噞cをt望する。やはりjきな動きとしてIoT(Internet of Things)を採り屬欧討い襦FPGAメーカーがIoT分野でを発ァできるのは、センサとも言われるIoT端をJねてインターネットへデータを送信するゲートウェイよりも屬離譽ぅ筺次△垢覆錣船ラウドの世cである。FPGAはクラウドの中心である、データセンターとネットワークを進tさせるドライバとなる (セミコンポータル集室)。 著v:John Daane , CEO and Chairman, Altera Corp [→きを読む]