El equipo de investigación de Liu Shuanglong de la Universidad Normal de Hunan ha logrado nuevos avances en el campo del diseño de aceleradores de inteligencia artificial.
Autor：Eve Cole
Fecha de actualización：2024-11-22 17:24:01
Red Net Moment News, 4 de septiembre (Corresponsal Wenqin Liu Yun) Recientemente, el equipo de investigación de Liu Shuanglong, un distinguido profesor de la Facultad de Física y Ciencias Electrónicas de la Universidad Normal de Hunan, propuso un nuevo método para acelerar la inteligencia artificial "basado en dinámica Computación paralela", que mejoró significativamente el volumen de inteligencia artificial. Se espera que la velocidad de procesamiento y la eficiencia de las redes neuronales acumulativas brinden una experiencia más inteligente en la vida diaria. Actualmente, este artículo relacionado se ha publicado en la principal revista internacional "IEEE Transactions on Computer-AIded Design of Integrated Circuits and Systems" y ha recibido financiación de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales, la Fundación Provincial de Ciencias Naturales de Hunan y la Fundación de Ciencias Naturales de Changsha. . En pocas palabras, la potencia informática se refiere a la velocidad y eficiencia de un dispositivo en el procesamiento de tareas de inteligencia artificial. El nuevo método de aceleración de inteligencia artificial propuesto por el equipo del profesor Liu Shuanglong optimiza el diseño del hardware e instala un "acelerador" en el dispositivo. A través de este "acelerador", el dispositivo puede procesar rápidamente tareas complejas de IA sin consumir demasiada energía, logrando esto. La inteligencia artificial se ejecutará de manera eficiente en dispositivos con recursos limitados. El profesor Liu Shuanglong es un talento extranjero de alto nivel introducido por Hunan. En los últimos años, el equipo del profesor Liu Shuanglong se ha centrado en cómo mejorar la potencia informática de la inteligencia artificial, especialmente en entornos informáticos de vanguardia, y ha logrado resultados fructíferos.
