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Loihiはインテルの14nmプロセスで製造された60mm²のチップで、シリコン上でのスパイキングニューラルネットワークの最先端モデリングを進化させています。階層的な接続性、樹状突起区画、シナプス遅延、そして最も重要なプログラム可能なシナプス学習ルールなど、フィールドにおける幅広い新機能を統合しています。局所競合アルゴリズムのスパイキング畳み込み型を実行し、LoihiはLASSO最適化問題をCPU上で動作する従来のソルバーと比較して、同一プロセス/電圧/面積条件で3桁以上優れたエネルギー遅延積を達成します。これは、スパイクベースの計算の明確な実例を示し、既知のすべての従来解法を凌駕しています。
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Mike Davies
Narayan Srinivasa
Tsung-Han Lin
IEEE Micro
Intel (United States)
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Davies et al.(Mon,)がこの問題を研究しました。
www.synapsesocial.com/papers/69d95f46c7f0c3ae80a3d394 — DOI: https://doi.org/10.1109/mm.2018.112130359
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