TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
กลุ่มนักวิจัยจาก MIT ได้ประสบความสำเร็จในการพัฒนาชิปสำหรับการทำ Deep Learning แบบใหม่ที่ช่วยให้การประมวลผลทางด้าน Neural Networks และการจำแนกประเภทของข้อมูลได้เร็วกว่า GPU นับสิบเท่า และเปิดเผยถึงเทคโนโลยีนี้ในงาน International Solid-State Circuits ใน San Francisco
เทคโนโลยีนี้มีชื่อว่า Eyeriss โดยในชิปแต่ละชุดนั้นจะมีจำนวน 168 Cores ซึ่งมีหน่วยความจำสำหรับทำหน้าที่เป็น Cache แยกขาดจากกัน และพยายามไม่ให้มีการย้ายข้อมูลระหว่างหน่วยความจำเหล่านี้ ต่างจากชิปอื่นๆ ก่อนหน้านี้ที่ต้องมีการแชร์หน่วยความจำกัน
นอกจากนี้เพื่อลดจำนวนข้อมูลที่ต้องมีการรับส่งในแต่ละครั้ง ก็จะมีวงจรพิเศษที่ทำหน้าที่บีบอัดข้อมูลเหล่านั้นก่อนทำการส่ง และแปลงข้อมูลกลับเมื่อได้รับข้อมูลใดๆ อีกทั้งยังมีวงจรพิเศษที่จะช่วยทำหน้าที่แบ่งโหลดให้กับแต่ละ Core ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดอีกด้วย
กลุ่มนักวิจัยจาก MIT นี้ไม่ได้เป็นเพียงกลุ่มเดียวที่ได้พัฒนาเทคโนโลยีนี้ขึ้นมาสำหรับการประมวลผล Neural Networks เท่านั้น แต่ Intel เองก็ได้ทำชิปพิเศษให้กับ Amazon EC2 และ Google ก็ได้ให้ ARM พัฒนาชิปพิเศษให้เช่นกัน เพราะการประมวลผล Deep Learning ให้มีต้นทุนต่ำที่สุดให้ได้นั้น ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพ หรือลดปริมาณพลังงานที่ต้องใช้ลงให้ต่ำที่สุดนั้น ถือเป็นสิ่งที่สำคัญเป็นอย่างมาก
Deep Learning เป็นเทคโนโลยีที่ถูกนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาระบบ Object Recognition, Speech หรือ Face Detection ก็ตาม
ที่มา: http://www.theregister.co.uk/2016/02/04/machine_learning_chip_10x_faster/
