湖南師範大学の劉双龍氏の研究チームは、人工知能アクセラレータ設計の分野で新たな進歩を遂げた

著者：Eve Cole 更新時間：2024-11-22 17:24:01

Red Net Moment News、9 月 4 日(文琴劉雲特派員) 最近、湖南師範大学物理電子科学部の著名教授、劉双龍氏の研究チームは、「動的アルゴリズムに基づいて人工知能を加速する新しい方法」を提案しました。並列コンピューティング」により、人工知能の処理量が大幅に向上しました。累積ニューラルネットワークの処理速度と効率により、日常生活においてよりインテリジェントな体験がもたらされると期待されています。現在、この関連論文は、トップ国際ジャーナル「集積回路とシステムのコンピュータ AI による設計に関する IEEE トランザクション」に掲載されており、国家自然科学財団、湖南省自然科学財団、長沙自然科学財団から資金提供を受けています。。簡単に言うと、コンピューティング能力とは、人工知能タスクを処理するデバイスの速度と効率を指します。 Liu Shuanglong教授のチームが提案した人工知能加速の新しい方法は、ハードウェア設計を最適化し、デバイスに「アクセラレータ」をインストールすることで、デバイスがエネルギーをあまり消費せずに複雑なAIタスクを迅速に処理できるようにするものです。人工知能は、リソースが限られたデバイス上で効率的に実行されます。劉双龍教授は湖南省から紹介された海外のハイレベルな人材です。近年、Liu Shuanglong 教授のチームは、特にエッジコンピューティング環境における人工知能のコンピューティング能力を向上させる方法に焦点を当て、実りある成果を上げています。