美国高通公司的技术设计围绕速度和电源效率展开,从而让采用高通公司产品的终端流畅运行,最大限度地改善电池续航体验。随着移动计算的盛行,我们对日常生活中使用的和互动的移动终端也会有更高的期望值。我们希望这些终端更加智能,可以预测我们的需求,分享我们对世界的感知,最终使我们与终端的互动更自然。使用传统的计算架构来实现这些目标,相当具有挑战性,特别是在功率和尺寸受限的环境中——相对于云计算和的超级计算机的应用环境。
过去几年中,我们的研发团队一直致力于开发一种突破传统模式的全新计算架构。我们希望打造一个全新的计算处理器,模仿人类的大脑和神经系统,使终端拥有大脑模拟计算驱动的嵌入式认知——这就是高通Zeroth。
对于高通Zeroth,我们有三个主要目标:
1.仿生式学习
我们希望高通Zeroth产品不仅可以模仿类似人类的感知,而且还拥有学习生物大脑如何活动的能力。不需要通过大量代码对行为和结果进行预编程,我们已经开发出一套软件工具,使终端能够不断学习,并从周围环境中获得反馈。
下面的视频(http://v.youku.com/v_show/id_XNjIxNjI0NjUy.html)是一个配备高通Zeroth的机器人,我们把它放在一个设有彩色方格的环境中。然后,我们教它只走白色方格。我们实现其是通过基于神经传导物质多巴胺的学习(又名“正强化”)完成的——而非编写代码。
2.使终端能够像人类一样观察和感知世界
Zeroth的另一个主要支柱功能是尽力再现我们的感官和大脑交流信息的效率。神经科学家建造出了精确描绘生物神经元在发送、接收或处理信息时行为特征的数学模型。神经元仅在生物细胞膜中达到特定的电压阈值时才精准地发出电脉冲,也称 “尖峰脉冲”(spike)。在我们的感官从环境中收集信息,继而大脑进行信息处理和整合这一过程中,这些脉冲神经网络(SNN)能够对数据进行高效编码和传输。
3.神经处理单元(NPU)的创造和定义
高通Zeroth的最终目标是创造、定义和规范这一新的处理架构——我们称之为神经处理单元(NPU)。我们设想NPU将应用于多种不同的终端,未来也可并行运行在系统级芯片(SoC)上。这样您就可以使用传统编程语言编写程序,或利用NPU“训练”终端以实现类似人类的互动和行为。
Samir Kumar
业务发展总监
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