•
Если человек ощущает свое участие в жизни общества, он создает не только материальные ценности для людей - он создает и самого себя. Из работы, в которой ярко выражен дух гражданственности, начинается истинное самовоспитание.
Афоризмы
•
Поистине, подобно солнцу, люблю я жизнь и все глубокие моря. И вот что называю я познанием: чтобы все глубокое поднялось на высоту мою!
Афоризмы
•
- «Оставайтесь голодными. Оставайтесь безрассудными». И я всегда желал себе этого. И теперь, когда вы заканчиваете институт и начинаете заново, я желаю этого вам.
Афоризмы
•
Воспитание личности - это воспитание такого стойкого морального начала, благодаря которому человек сам становится источником благотворного влияния на других, сам воспитывается и в процессе самовоспитания еще более утверждает в себе собственное моральное начало.
Афоризмы
Сегодня
• Кто много знает, с того много и спрашивается.
• Не учись до старости, а учись до смерти.
• Без терпенья нет ученья.
• Знание лучше богатства.
• Учи показом, а не рассказом.
• Не для знания, а для экзамена.
• Знание — сила.
• Без муки нет и науки.
• Всему учен, только не изловчен.
• Велико ли перо, а большие книги пишет.
• Перо пишет, а ум водит.
• Не бойся, когда не знаешь: страшно, когда знать не хочется.
• Учение — путь к умению.
• Много ученых, мало смышленных.
• Наука учит только умного.
• Учи других — и сам поймешь.
• На все руки, кроме науки.
• Наукой люди кормятся.
• Писать — не языком чесать.
• От учителя наука.
• И медведя плясать учат.
• Не пером пишут — умом.
• Мудрым ни кто не родился, а научился.
• Корень учения горек, да плод его сладок.
Меню
Наши новости
Учебник CSS
Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.
На этой неделе бельгийский исследовательский центр Imec представил общеевропейский проект «TEMPO». Проект финансируется фондом ECSEL Joint Undertaking и рассчитан на три года. Решением поставленных в проекте задач будут заниматься 19 исследовательских и производственных коллективов из нескольких стран Европейского Союза. Целью TEMPO ставится разработка техпроцессов и аппаратной платформы для ускорения машинного обучения с интеграцией в состав мобильных устройств с батарейным питанием.
Сегодня платформы для ML в основном реализованы на базе серверных стоек и доступны через облачные сервисы. При успешном завершении проекта TEMPO машинным обучением смогут заниматься даже смартфоны, как и самоуправляемые автомобили. В целом речь идёт о разработке решений для пограничных (периферийных) устройств и вещей с подключением к Интернету. Важнейшим условием создания высокоэффективных мобильных платформ для машинного обучения считается переход на перспективную энергонезависимую память. Память NAND плохо подходит для решения подобных задач. Вычисления желательно проводить непосредственно в тех ячейках, где хранятся данные, что требует ускоренного доступа и снижения задержек.
В качестве памяти для будущих мобильных ML-платформ рассматриваются магниторезистивная память MRAM (разработчик - Imec), ферроэлектрическая память FeRAM (Fraunhofer) и резистивная память RRAM (CEA-Leti). Одна или несколько разновидностей представленной памяти будут использованы в процессорах (ускорителях) нейронных сетей. Это будет ускоритель как для современных нейронных сетей для глубокого машинного обучения (DNN) так и ускоритель для перспективных спайковых нейронных сетей (SNN).
Разработанный в рамках проекта ускоритель должен наиболее эффективно работать в 8 случаях использования от решения потребительских задач до автомобилей и медицины. Это голосовое управление ассистентами, распознавание лиц (безопасность) и другое. Выполнять все эти и многие другие работы на удалённых сервисах сегодня стоить денег и энергии, а также сопровождается задержками, что по многим причинам неприемлемо. Серверная стойка должна переместится в задний карман, как коротко представили разработку в Imec.
На этой неделе бельгийский исследовательский центр Imec представил общеевропейский проект «TEMPO». Проект финансируется фондом ECSEL Joint Undertaking и рассчитан на три года. Решением поставленных в проекте задач будут заниматься 19 исследовательских и производственных коллективов из нескольких стран Европейского Союза. Целью TEMPO ставится разработка техпроцессов и аппаратной платформы для ускорения машинного обучения с интеграцией в состав мобильных устройств с батарейным питанием. Сегодня платформы для ML в основном реализованы на базе серверных стоек и доступны через облачные сервисы. При успешном завершении проекта TEMPO машинным обучением смогут заниматься даже смартфоны, как и самоуправляемые автомобили. В целом речь идёт о разработке решений для пограничных (периферийных) устройств и вещей с подключением к Интернету. Важнейшим условием создания высокоэффективных мобильных платформ для машинного обучения считается переход на перспективную энергонезависимую память. Память NAND плохо подходит для решения подобных задач. Вычисления желательно проводить непосредственно в тех ячейках, где хранятся данные, что требует ускоренного доступа и снижения задержек. В качестве памяти для будущих мобильных ML-платформ рассматриваются магниторезистивная память MRAM (разработчик - Imec), ферроэлектрическая память FeRAM (Fraunhofer) и резистивная память RRAM (CEA-Leti). Одна или несколько разновидностей представленной памяти будут использованы в процессорах (ускорителях) нейронных сетей. Это будет ускоритель как для современных нейронных сетей для глубокого машинного обучения (DNN) так и ускоритель для перспективных спайковых нейронных сетей (SNN). Разработанный в рамках проекта ускоритель должен наиболее эффективно работать в 8 случаях использования от решения потребительских задач до автомобилей и медицины. Это голосовое управление ассистентами, распознавание лиц (безопасность) и другое. Выполнять все эти и многие другие работы на удалённых сервисах сегодня стоить денег и энергии, а также сопровождается задержками, что по многим причинам неприемлемо. Серверная стойка должна переместится в задний карман, как коротко представили разработку в Imec.