基于异构计算的第三代脉冲神经网络

 中国电子报、电子信息产业网  作者:
发布时间:2015-09-22
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阿依瓦(北京)技术有限公司总裁/技术总监 肖东晋

  肖东晋:大家好!这次来我和大家分享的就是基于我们第三代的脉冲神经网络,以及LTEA的应用案例。从现在LTEA应用来讲,云端的应用会有越来越高的计算。因为LTEA从高带宽做了很多的运算,我们现在的计算从云端往客户端,这是我们手机平板转移的趋势,这也是非常明显的。所以我们可以看到各种智能家居的应用,都在往这个客户端上做计算。但是其中有一个很大的问题,我们在客户端上预算,就是要把云端的很多功能放在我们的客户端,允许它独立的运行。在这个转移的过程中我们的算法有很多的工作要实现,这是我们现在非常流行的基于神经网络的云端算法,现在几乎所有的主流神经网络算法都是一种叫CNN,非常不适合我们在客户端运行。我们现在知道我们的手机最多的核心现在只有10个核心,和云端成千上万的核心来讲还是很少的,我们必须在算法层面上改变我们神经网络的计算方式。我们开创了新的神经网络类型,这种类型就可以基于客户端来计算,把神经预算转化为我们的脉冲信号,我们可以模拟有一个人脑,就是自我学习。更大的好处就是脉冲的神经信号可以应用于我们的客户端,允许把整张完整的神经网络从我们的云端搬到客户端来独立执行,这也是全球第一张可以把神经网络独立在客户端运行的一项技术。

  联芯科技的无人飞机正在和我们公司进行合作,采用了LTEA的方式代替传统的方式,让我们的无人机遥控距离可以从以前1-2公里,到现在的3公里以上。有那么长的无人机的遥控距离,无人机就要具备自动躲避障碍物的功能,这个功能都是基于神经网络运算。躲避障碍物放在云端进行的话,无人机碰到一些紧急的障碍躲避不了,所以就是要在客户端自己判断识别,这是无人机的案例。这是宜家家居的案例,我们现在选择家具下载一个App,就可以把宜家所有的家具通过这样的视觉在你的房间里进行呈现,这是需要在客户端来实时应用三维的空间。这是我们公司另外一个在军事领域的应用,这是智能炮弹。传统的炮弹是抛物线打这个目标的,这个炮弹本身没有寻找目标的能力。但是采用了神经网络的视觉以后,这个炮弹打出去落地之前可以自动追踪目标,并且打击这个目标。炮弹的速度很快,错过了目标以后没有办法,所以我们只能在客户端来完成这样的运算。脉冲的神经网络可以让我们国家的炮弹更加智能,就是以前要打一辆装甲车的话可能需要十发炮弹,现在只需要一发炮弹就够了。这是汽车制造行业的案例,就是我们国家汽车的制造比外国有所落后,主要的原因就是在机床精密设备,还有就是一些信息的辅助。奥迪公司的生产线也是使用了一些视觉预算的计算技术,在焊接的时候会把这个焊点以及焊的过程通过视觉计算实时标在焊工前面的挡风面罩玻璃。这可以智能实时的监测,我们焊接的质量,焊接有没有问题,这样保证它们在生产过程之中出货的汽车质量是非常一致的。客户端上因为是独立神经网络的案例,工业制造以及芯片半导体行业会有越来越多的应用,我们公司会和TD联盟发展更多的在中国本土的新案例。

(来源于现场速记,未经整理。)


来源:中国电子报、电子信息产业网            责任编辑:赵强
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