Als «hardware» getaggte Fragen

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Wenn es sich bei digitalen Werten nur um Schätzungen handelt, warum nicht für AI zu analogen Werten zurückkehren?
Der Antrieb für den Übergang vom analogen zum digitalen Schaltkreis im 20. Jahrhundert war der Wunsch nach höherer Genauigkeit und geringerem Rauschen. Jetzt entwickeln wir eine Software, bei der die Ergebnisse ungefähr sind und das Rauschen einen positiven Wert hat. In künstlichen Netzwerken verwenden wir Gradientenmodelle (Jacobian) oder Modelle zweiten …
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Wie funktioniert die Verwendung von ASIC zur Beschleunigung der KI?
Auf der Wikipedia-Seite können wir lesen, dass Google einen benutzerdefinierten ASIC-Chip für maschinelles Lernen erstellt und auf TensorFlow zugeschnitten hat, um die KI zu beschleunigen. Da ASIC-Chips speziell für eine bestimmte Verwendung angepasst wurden, ohne dass die Schaltung geändert werden kann, muss ein fester Algorithmus aufgerufen werden. Wie genau funktioniert …
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Können wir mit der aktuellen Technologie technisch beliebig große neuronale Netze in Hardware herstellen?
Wenn Neuronen und Synapsen mithilfe von Transistoren implementiert werden können, was hindert uns daran, beliebig große neuronale Netze mit denselben Methoden zu erstellen, mit denen GPUs hergestellt werden? Im Wesentlichen haben wir gesehen, wie außerordentlich gut virtuelle neuronale Netze funktionieren, die auf sequentiellen Prozessoren implementiert sind (selbst GPUs sind sequentielle …
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Sind mehr als 8 Hochleistungs-Nvidia-GPUs für Deep-Learning-Anwendungen geeignet?
Ich wurde zu dieser Frage aufgefordert, als ich versuchte, Server-Racks und Motherboards zu finden, die auf künstliche Intelligenz spezialisiert sind. Natürlich bin ich auf die SuperMicro-Website gegangen. Dort konnte das Chassis + Motherboard, das die maximalen GPUs in der Kategorie "Künstliche Intelligenz" unterstützte, bis zu 8 davon unterstützen. Darüber hinaus …
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