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行业资讯

释放未开发的记忆智能潜力

在过(guo)去的(de)(de)几十年里,创新的(de)(de)内存架构(gou)塑造了各种物理设备的(de)(de)内存设计(ji)。这种变化(hua)还(hai)在继续,并且从人工智能(neng)、物联网和机器人技(ji)术的(de)(de)角(jiao)度(du)来(lai)看尤(you)其(qi)有(you)趣。

记忆智能

多年(nian)来,系(xi)统开发(fa)取(qu)得了长(zhang)足的进步。这个过程(cheng)在计算(suan)机被设(she)计时就(jiu)开始了。在系(xi)统中,关(guan)键组件是处(chu)(chu)理(li)器和内(nei)存。当(dang)这两者都有效时,您将(jiang)获(huo)得更多的处(chu)(chu)理(li)能力和更好的内(nei)存带宽。在处(chu)(chu)理(li)方面已经(jing)发(fa)生(sheng)了很多事情,中央(yang)处(chu)(chu)理(li)单(dan)(dan)元 (CPU) 演变为图形(xing)处(chu)(chu)理(li)单(dan)(dan)元 (GPU),然后又(you)过渡到神经(jing)处(chu)(chu)理(li)单(dan)(dan)元 (NPU)。

随着 NPU 的引入以实现更快的人(ren)工智能 (AI) 处(chu)理,这已(yi)(yi)在(zai)手(shou)机中生效。那里似乎(hu)已(yi)(yi)经(jing)达(da)到了最(zui)大限制。现在(zai)的重点正在(zai)转向(xiang)加强记忆(yi)效率。这就是 3D SRAM 和堆栈 DSRAM 的用武(wu)之地(di)。“如果(guo)智能存储器在(zai)未来开始出现,我不会感到惊讶。我们还没有达(da)到那个(ge)地(di)步,但我们已(yi)(yi)经(jing)到了一个(ge)阶(jie)段,我们正在(zai)考(kao)虑在(zai)软件(jian)中进(jin)行流水线设计,”Shunyaos 创始人(ren) Nikhil Bhaskaran 说。

神经网络

神经网络(luo)在开(kai)发智(zhi)(zhi)能(neng)内存(cun)以实现(xian)更快的(de)(de)(de)数据计算和效率方面无疑是有希(xi)望的(de)(de)(de)。庞大的(de)(de)(de)数据集需(xu)要(yao)频繁的(de)(de)(de)内存(cun)访问。在当今(jin)的(de)(de)(de)内存(cun)系统中这(zhei)样做会导(dao)致效率低下(xia),从而导(dao)致速度损失。为了(le)(le)克服(fu)这(zhei)个问题,边缘人工智(zhi)(zhi)能(neng)提供了(le)(le)一种可行的(de)(de)(de)解决(jue)方案,可以快速获得输出(chu)。“这(zhei)与测试(shi)系统的(de)(de)(de)极限有关,但那(nei)是事情(qing)开(kai)始解决(jue)的(de)(de)(de)时候,”Nikhil 说。

未(wei)来是(shi)关于人(ren)工智能(neng)完全(quan)发(fa)生(sheng)在处理器和内存都需要高效的边缘。“他(ta)们就(jiu)像(xiang)夫妻一(yi)样(yang)。不能(neng)走(zou)得太快,否则(ze)婚姻(yin)会破(po)裂。一(yi)切都必须同(tong)时发(fa)生(sheng),”Nikhil 解释道。

卷积神经网络(luo) (CNN) 通(tong)过乘法累加 (MAC) 操(cao)作(即将(jiang)两(liang)个(ge)值(zhi)(zhi)相(xiang)乘并(bing)将(jiang)结(jie)果存储在累加器中)进行(xing)大量(liang)处(chu)理。这里的值(zhi)(zhi)必(bi)须(xu)在执行(xing)下一(yi)个(ge)操(cao)作时保持一(yi)段时间。但是,如果交付(fu)和接(jie)收该价值(zhi)(zhi)所花费的时间超(chao)过其(qi)处(chu)理速度,那么就(jiu)会出现(xian)问题(ti)。一(yi)种(zhong)解决(jue)方案是使内存更靠近(jin)系统,以便(bian)通(tong)过接(jie)口管道提高带宽速度。随(sui)着(zhe)我们(men)越来越多地转向边缘(yuan)计算,这是非常必(bi)要的。

物联网视角下的内存

物联网(wang)通常涉及通信、处(chu)理(li)和存(cun)储数据。虽(sui)然微控(kong)制器可(ke)以有效地处(chu)理(li)嵌入(ru)式系统,但它们无法处(chu)理(li)与云(yun)通信所需(xu)的高速数据控(kong)制、传(chuan)输(shu)和存(cun)储。因此,物联网(wang)需(xu)要(yao)加强内存(cun)架构。Arihant 物联网(wang)和数字业务负责(ze)人 Dharmendra Kumar 表示(shi):“嵌入(ru)式系统需(xu)要(yao)在尺寸(cun)、数据和功率方面具有较低(di)的限制。”

他强烈建议设计工程师(shi)采(cai)用 EMC 和通用闪(shan)存(cun) (UFS) 等存(cun)储器,这些存(cun)储器同时(shi)具有微(wei)控制(zhi)器和智(zhi)能(neng)功能(neng)。“从(cong)物联网的角度(du)来看(kan),内(nei)存(cun)不(bu)仅需要软件,还(hai)需要硬(ying)件,”他强调说。

近年来,手机已(yi)成为(wei)实现(xian)物联网设(she)备无(wu)缝运(yun)行(xing)的强大工具。因此,如果(guo)(guo)需(xu)要简单的操作,例如打开/关(guan)闭 IoT 设(she)备,则相(xiang)关(guan)数据(ju)可以(yi)存储在设(she)备本身(shen)而无(wu)需(xu)内存。但如果(guo)(guo)需(xu)要执行(xing)数据(ju)智能和传感(gan)器数据(ju)采集等复杂(za)过程,则需(xu)要内存。

同(tong)时(shi),有些情况也需要考(kao)虑网络。以(yi)窄带物联网 ( NB-IoT )为(wei)(wei)例。它(ta)是 GSM 技术(shu)的(de)一部(bu)分,其中数(shu)据(ju)处于恒定运动状态。那么为(wei)(wei)什么不消除对外部(bu)存(cun)储器(qi)的(de)需求,而只需将存(cun)储器(qi)放置在 NB-IoT 模块内(nei)呢?为(wei)(wei)此,可以(yi)通(tong)过主机微控(kong)制器(qi)的(de)概(gai)念连接 GSM 平台(tai)和嵌入(ru)式(shi)系(xi)统(tong)。在嵌入(ru)式(shi)系(xi)统(tong)中,多少(shao)数(shu)据(ju)适(shi)合从硬件(jian)传(chuan)输到软(ruan)件(jian)也需要仔细考(kao)虑。

移动机器人内存

机器人的效率决定(ding)了工作输出的质量,对(dui)此应该有(you)智能的处理和(he)控制。为了实现(xian)这(zhei)一点,内存管理和(he)组织很(hen)重要。操作系(xi)统(tong)和(he)嵌入(ru)式软(ruan)件之间的通信接口需要两个或多个不(bu)同平台之间的有(you)效同步。

在一个(ge)(ge)行业(ye)中,通常有多个(ge)(ge)工(gong)(gong)作(zuo)(zuo)站(zhan)(zhan)(zhan),每个(ge)(ge)工(gong)(gong)作(zuo)(zuo)站(zhan)(zhan)(zhan)都有不(bu)同的(de)(de)需(xu)求。例如,一个(ge)(ge)工(gong)(gong)作(zuo)(zuo)站(zhan)(zhan)(zhan)需(xu)要从商店(dian)获取材(cai)料,另一个(ge)(ge)需(xu)要将成品运输到仓库(ku),等等。在这里,用于(yu)执(zhi)行此(ci)类任务的(de)(de)工(gong)(gong)业(ye)移动机(ji)器人应该能够(gou)有效地从一个(ge)(ge)工(gong)(gong)作(zuo)(zuo)站(zhan)(zhan)(zhan)到另一个(ge)(ge)工(gong)(gong)作(zuo)(zuo)站(zhan)(zhan)(zhan)。

由于在这种情况下很难预测(ce)呼叫(jiao)的性质(zhi)和(he)应用,因此应根据(ju)风险和(he)紧(jin)急程度进行优(you)先排序(xu),这需要机(ji)器人(ren)的智能。如果任务具有高风险或(huo)高紧(jin)迫(po)性,则应优(you)先考虑(lv)。

这(zhei)种优先级(ji)的(de)分配类似于(yu)神经网(wang)络系统的(de)权重(zhong)。这(zhei)里以(yi)呼(hu)叫(jiao)请求(qiu)的(de)形式分配权重(zhong)。除(chu)此之(zhi)外,单板计算机(ji)(ji)可以(yi)用于(yu)队列机(ji)(ji)制,可以(yi)存在堆栈来(lai)执行(xing)内存组织和调用请求(qiu)管理(li)。还应该有一个移动(dong)机(ji)(ji)器人定位部分来(lai)实现机(ji)(ji)器人运动(dong)的(de)运动(dong)。

“定(ding)位(wei)意味着机器(qi)人(ren)应该有(you)一条畅通无阻的(de)移(yi)动(dong)路径。机器(qi)人(ren)状(zhuang)况对于(yu)检查磨损机制(zhi)和对齐问题也很重(zhong)要。一切都使用惯(guan)性测量和位(wei)置(zhi)传感器(qi)进行监控。从(cong)这些传感器(qi)中,我(wo)们可(ke)以(yi)实(shi)现传感器(qi)融合算(suan)法(fa)。基(ji)于(yu)此算(suan)法(fa),呼(hu)叫管(guan)理(li)和内存(cun)组织的(de)优先级有(you)助于(yu)提(ti)高(gao)机器(qi)人(ren)的(de)智能和效率(lv),也可(ke)以(yi)将其视为具有(you)手(shou)推车式物(wu)料运输系统(tong)的(de)智能移(yi)动(dong)机器(qi)人(ren),”Embedded 的(de)自由顾问 Vishnu Kumar 说。系统(tong)和移(yi)动(dong)机器(qi)人(ren)。

所(suo)有(you)这(zhei)些(xie)都(dou)决定了机(ji)器人如何(he)在特定环境中(zhong)自(zi)主工作。

随着处(chu)(chu)理(li)(li)速度的要(yao)(yao)求日(ri)益提高,从处(chu)(chu)理(li)(li)器(qi)和(he)(he)其他外围设(she)备访问内存至(zhi)关重(zhong)要(yao)(yao)。同时,为了高效的电(dian)源(yuan)管理(li)(li)和(he)(he)消耗(hao),某些(xie)算法应(ying)该(gai)被即(ji)兴发挥。普通电(dian)池电(dian)量(liang)足以(yi)满足当今(jin)机器(qi)人的需(xu)求,但(dan)未来将需(xu)要(yao)(yao)大量(liang)电(dian)机和(he)(he)多个动力(li)处(chu)(chu)理(li)(li)设(she)备。因此,还应(ying)该(gai)考虑电(dian)源(yuan)管理(li)(li)。功率器(qi)件的尺寸和(he)(he)重(zhong)量(liang)也相当重(zhong)要(yao)(yao)。

边缘设备设计与制造

印度政(zheng)府正在(zai)采取许多(duo)举措来促(cu)进其“印度制(zhi)造”计划下的制(zhi)造业(ye)。但专注于(yu)嵌(qian)入式系统(tong)或模(mo)块的挑(tiao)战在(zai)于(yu),印度对内(nei)存生产和制(zhi)造生态系统(tong)的支持不足。这些(xie)都需要开发。

Dharmendra 告知(zhi),在其他一些国家(jia)/地区,正(zheng)在进行(xing)涉(she)及纳米管 RAM (NRAM) 的研究。因此,印度也(ye)应(ying)该采用(yong) NRAM 并采用(yong)这种技术(shu)。

已(yi)经开发了 ReRAM 和(he) NRAM 等技术,但(dan)印(yin)度(du)在这些(xie)方面(mian)落后(hou)。国内有发展平台,应该好(hao)好(hao)利用。“虽然我们正在做出一(yi)些(xie)努力,但(dan)我们需(xu)要生态(tai)系统(tong)。政府正在采取(qu)很多举(ju)措,但(dan)即使是(shi)设(she)计,他们也需(xu)要支持生态(tai)系统(tong),”他说。

同样(yang),Nikhil 认(ren)为(wei)(wei)应该(gai)更多地强调设计(ji)而不(bu)是制造(zao)。正(zheng)如(ru)中(zhong)(zhong)国擅(shan)长制造(zao),印(yin)度擅(shan)长设计(ji)。“如(ru)果我(wo)们必须(xu)成为(wei)(wei)领导(dao)者,那么我(wo)们必须(xu)对最新技术进行大(da)众教育,而不(bu)是掌握它(ta)们。这就(jiu)是印(yin)度成为(wei)(wei)设计(ji)领导(dao)者所(suo)需要的一切,”他(ta)(ta)说。他(ta)(ta)认(ren)为(wei)(wei),要实(shi)现我(wo)们的制造(zao)愿望,我(wo)们应该(gai)从中(zhong)(zhong)国制造(zao)业中(zhong)(zhong)汲取灵感(gan),同时在我(wo)们的优(you)势(shi),即设计(ji)方面保持务(wu)实(shi)。

进一步的见解

下一(yi)个创新层次(ci)将是(shi)量(liang)子(zi)计算。由于量(liang)子(zi)是(shi)多维(wei)的(de),因此需(xu)要一(yi)个能够(gou)进行所有管理(li)的(de)智能芯片。

关于(yu)在给定(ding)设备中增加(jia) RAM 容量(liang)的(de)(de)可(ke)能性(xing),ReRAM 的(de)(de)出现可(ke)以帮助增加(jia)它,特别(bie)是对于(yu)空(kong)间(jian)受限的(de)(de)区(qu)域和数(shu)据速率非(fei)常高的(de)(de)区(qu)域。

总之(zhi),边缘人(ren)(ren)(ren)工智能在(zai)增强内存设计以开发(fa)强大的(de)嵌入式系(xi)(xi)统方面发(fa)挥(hui)着至关重(zhong)要的(de)作(zuo)用(yong)。在(zai)物联网领域(yu),应该有(you)(you)一(yi)个(ge)强大的(de)数据通(tong)信(xin),配备可靠(kao)的(de)数据存储(chu)和(he)(he)隐(yin)私机(ji)制。对(dui)于移(yi)动(dong)机(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren),定(ding)(ding)义明确的(de)内存组织(zhi)决(jue)定(ding)(ding)了(le)机(ji)器(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)系(xi)(xi)统的(de)智能,从而(er)确定(ding)(ding)任务的(de)优先级。有(you)(you)了(le)这些,接下来(lai)的(de)时(shi)间肯定(ding)(ding)会非常令人(ren)(ren)(ren)兴奋,因为(wei)它将为(wei)下一(yi)代(dai)先进的(de)驾驶辅(fu)助系(xi)(xi)统、人(ren)(ren)(ren)工智能和(he)(he)无记忆生态(tai)系(xi)(xi)统带来(lai)新的(de)机(ji)会。

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