IBM Research продемонстрирует новую методику для глубокого машинного обучения

Компания оперирует приближёнными вычисления, чтобы применять «физику ИИ».

Учитывая то, что общие нагрузки в глубоком изучении не нуждаются в полной точности, решение снизить последнюю эксперты считают правильным. В приближённых вычислениях IBM Research целенаправленные архитектуры пользуются сначала цифровыми вычислениями, а потом и аналоговыми, которые сохранились в буфере.

Применяется высокоточная 62-разрядная и 32-разрядная арифметика, где допускается плавающая запятая. Компания продемонстрирует новое ядро, которое отличится сквозной производительностью, энергоэффективностью, гибкостью и программируемостью. Там и задействована та особая методика. Эксперты назвали такое решение компании достаточно удобным, чтобы и повысить эффективность работы устройств, и обойтись минимумом затрат.