title image

Новый чип ускорит обработку видео в 1 000 раз

Чип характеризуется как «процессор с самоорганизующейся адаптивной нейронной сетью».

Американские ученые разрабатывают процессор, который будет обрабатывать видеоданные в тысячу раз быстрее и потреблять при этом в 10 тыс. раз меньше энергии по сравнению с современными системами.

Группа исследователей из Мичиганского университета, США, во главе с профессором Вэй Лу приступила к разработке чипа, предназначением которого будет обработка видеоданных.

Целью ученых является сделать так, чтобы процессор обрабатывал видео в тысячу раз быстрее по сравнению с современными решениями и при этом потреблял в 10 тыс. раз меньше электрической энергии, сообщает Phys.org.

По словам Лу, сегодня в мире насчитывается столько систем видеонаблюдения, что вскоре наступит момент, когда существующие вычислительные системы уже не смогут успевать обрабатывать объем генерируемых видеоданных. «Мы планируем создать систему, которой это будет под силу», — сказал ученый.

Спонсором команды Лу является Агентство по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам при Министерстве обороны США (DARPA). К текущему моменту оно выделило на проект $1,3 млн из планируемых $5,7 млн.

Чип, к разработке которых приступили американские ученые, характеризуется как «процессор с самоорганизующейся адаптивной нейронной сетью». Данная сеть будет выполнена из стандартных транзисторов, а также из новых элементов под названием мемристоры. Мемристор — это резистор с памятью, величина сопротивления которого зависит от того, какой ток пропускали через элемент ранее. Новый чип сможет самообучаться и обрабатывать большое количество сигналов параллельно, утверждают ученые.

Вместо того, чтобы обрабатывать изображение пиксель за пикселем, как это делается сегодня, нейронная сеть будет «смотреть» на изображение целиком и выявлять в нем несистематические структуры посредством логических выводов.

«В основе идеи лежит постулат, что основная часть видеоинформации — это шум, — поясняет Лу. — Вместо того чтобы обрабатывать и передавать весь этот шум, адаптивная нейронная сеть сможет вычленить ключевую информацию и реконструировать изображение на основе небольшой порции данных».

Работа будет проходить в два этапа. На первом этапе ученые планируют использовать мемристоры как память в дополнение к обычным соединениям, чтобы оснастить чип механизмом самообучения. На втором этапе мемристорами планируется заменить места соединений традиционных электрических цепей, то есть сделать из них синапсы, создав аналог мозга живого существа.

Интересно? Поделитесь в друзьями
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  

Похожие статьи

Популярное