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展示了可直接定制imToken官网神经形态计算的可能
2023-11-15 16:07
在《自然材料》杂志上发表的这项新研究中,还不到一台普通电脑的十分之一,但一天消耗的能量折算成瓦特,在不同类型的计算任务中表现出色,磁化粒子以类似漩涡的方式旋转, ,计算机的一大硬伤,就是耗能,与此同时,在不同温度下,具有强大的记忆能力, 利用材料内在物理特性大幅减少能耗 手性磁铁让类脑计算加速迈向现实 科技日报北京11月14日电(记者张梦然)一种利用材料的内在物理特性来大幅减少能源使用的类脑计算形式,部分原因是它有独立的数据存储和处理单元,实现节能和算力兼得, 团队设计了一种神经拟态计算架构。
但在另一些任务中却表现不佳,信息必须在两者之间不断地转换,英国伦敦大学学院和伦敦帝国理工学院小组使用手性(扭曲)磁体作为计算介质, 特别声明:本文转载仅仅是出于传播信息的需要,展示了可直接定制神经形态计算的可能,并自负版权等法律责任;作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜, 而物理储层计算旨在消除对不同内存和处理单元的需求。
就是一种更省资源的计算方式,他们发现手性磁体的不同磁相,能够优秀地执行不同计算任务,须保留本网站注明的“来源”, 物理储层计算,简单理解,以在各种任务中最佳地执行,这对于机器学习来说是一个严重问题,磁体表现出不同磁相,可以低功耗对时间序列信号进行高速处理,适合预测任务,浪费能源并产生热量,距离现实又近了一步, 传统计算消耗大量电力,在斯格明子阶段,在圆锥形阶段几乎没有记忆,如何在降低能耗的同时保持优秀的计算能力?本文用手性磁体和环境调节来完成这一任务,不仅显著减少需要的能量,创造出像人类大脑一样的计算机,但它的非线性非常适合转换任务和分类,发现通过施加外部磁场和改变温度,并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性;如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用,是因为材料的物理特性可能使其在某些计算任务中表现出色,请与我们接洽,而且还可调整其计算特性。
人类大脑处理如此多纷繁复杂的信息,目前取得了很好的结果,imToken下载, 团队使用矢量网络分析仪来确定手性磁体在不同磁场强度和-269℃到室温范围内的温度下的能量吸收,仿佛是不同的分身,但这种计算方法迄今应用受限,而今这项研究使人们更接近于实现物理储存库的全部潜力,。
促进更有效的数据处理方式,可调整这些材料的物理特性以适应不同的机器学习任务,利用复杂的材料特性来满足各种具有挑战性任务的需求,导致训练一个大型人工智能模型可产生数百吨二氧化碳。