メモリスタで半減——AI消費電力を大幅削減するNature論文
hafnium diselenide を使ったメモリスタチップが、従来比で消費電力を50%以上削減。97.5%の精度で、neuromorphic computing やエッジAIへの活用が期待される。
続きを読むhafnium diselenide を使ったメモリスタチップが、従来比で消費電力を50%以上削減。97.5%の精度で、neuromorphic computing やエッジAIへの活用が期待される。
続きを読む中国の研究チームが提案したEaPU(エラーを許容する確率更新)は、メモリ抵抗の雑音を訓練に取り込み、GPU比で六桁レベルの省エネを示し、視覚タスクでの精度向上も期待できます。
続きを読むイオンゲル(イオンを運ぶ柔らかい材料)と高導電グラフェンの組み合わせが、AI機器の消費電力を大幅に削減する可能性を示しており、今後の実証と技術発展で省エネ型AIの実用化が期待でき、データセンターや端末の消費電力を劇的に下げて環境負荷と運用コストの低減に寄与する明るい展望を伝えます。
続きを読むLightGenは光だけで計算する全光チップで、報告ではNVIDIA比で処理速度が約100倍、消費電力が約1/100と示唆され、データセンターの省エネと性能革新に期待できます。
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