12:18 4. Создан образец рекордно быстрого аналогового фотонного процессора в России | |
https://nauka.tass.ru/nauka/20082617 Российские ученые создали демонстрационный образец высокопроизводительного фотонного процессора, который способен распознавать объекты с помощью частиц света со скоростью обработки данных 662 терабайта в секунду. Это стало известно из сообщения пресс-службы Национального центра физики и математики (НЦФМ). "Аналоговая фотонная вычислительная система позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров. Это особенно важно для оперативного анализа гиперспектральных данных, изначально представляющих собой значительные по объему массивы информации", - рассказал профессор Самарского университета Роман Скиданов, чьи слова приводит пресс-служба вуза. Данное устройство было создано профессором Скидановым совместно с группой ученых. Оно представляет собой аналоговый процессор. Согласно терминологии ученых, это вычислительные машины с возможностью хранения числовых данных в виде аналоговых физических параметров и использованием законов природы для обработки информации. В большинстве случаев, аналоговые процессоры имеют возможность решать только одну или очень маленькую часть задач, но при этом они способны выполнять эту работу на порядок быстрее, чем универсальные цифровые аналоги. Процессор, разработанный российскими учеными, является устройством для распознавания объектов при обработке больших массивов данных, в том числе с использованием гиперспектрометра, который сейчас разрабатывается в рамках научной программы НЦФМ. Учеными были проведены замеры, которые показали, что разработанная ими машина может распознавать рукописные цифры с точностью до 93,75% и с высокой скоростью, которая составляет 662 терабайта в секунду. По мнению исследователей, данный показатель будет повышен еще на несколько порядков в процессе совершенствования свойств фотонного вычислителя, и к 2030 году он может достичь скорости работы в 125 мегабайт в секунду. С помощью этого можно будет создать в НЦФМ установку класса "мегасайенс", которая будет решать сложные прикладные задачи по обработке больших массивов данных и получать фундаментальные результаты, которые касаются искусственного интеллекта и машинного обучения.
| |
|
Всего комментариев: 0 | |
- 2013 Июнь
- 2013 Июль
- 2013 Сентябрь
- 2013 Октябрь
- 2013 Ноябрь
- 2013 Декабрь
- 2014 Январь
- 2014 Февраль
- 2014 Март
- 2014 Апрель
- 2014 Май
- 2014 Июнь
- 2014 Июль
- 2014 Октябрь
- 2014 Ноябрь
- 2014 Декабрь
- 2015 Январь
- 2015 Февраль
- 2015 Март
- 2015 Апрель
- 2015 Май
- 2015 Август
- 2015 Сентябрь
- 2015 Октябрь
- 2015 Декабрь
- 2016 Январь
- 2016 Февраль
- 2016 Март
- 2016 Апрель
- 2016 Май
- 2016 Июнь
- 2016 Август
- 2016 Октябрь
- 2016 Ноябрь
- 2016 Декабрь
- 2017 Январь
- 2017 Февраль
- 2017 Март
- 2017 Апрель
- 2017 Май
- 2017 Июнь
- 2017 Июль
- 2017 Август
- 2017 Сентябрь
- 2017 Октябрь
- 2017 Ноябрь
- 2017 Декабрь
- 2018 Январь
- 2018 Февраль
- 2018 Март
- 2018 Апрель
- 2018 Май
- 2018 Июнь
- 2018 Июль
- 2018 Август
- 2018 Сентябрь
- 2018 Октябрь
- 2018 Ноябрь
- 2018 Декабрь
- 2019 Январь
- 2019 Февраль
- 2019 Март
- 2019 Апрель
- 2019 Май
- 2019 Июнь
- 2019 Июль
- 2019 Август
- 2019 Сентябрь
- 2019 Октябрь
- 2019 Ноябрь
- 2019 Декабрь
- 2020 Январь
- 2020 Февраль
- 2020 Март
- 2020 Апрель
- 2020 Май
- 2020 Июнь
- 2020 Июль
- 2020 Август
- 2020 Сентябрь
- 2020 Октябрь
- 2020 Ноябрь
- 2020 Декабрь
- 2021 Январь
- 2021 Февраль
- 2021 Март
- 2021 Апрель
- 2021 Май
- 2021 Июнь
- 2021 Июль
- 2021 Август
- 2021 Сентябрь
- 2021 Октябрь
- 2021 Ноябрь
- 2021 Декабрь
- 2022 Январь
- 2022 Февраль
- 2022 Март
- 2022 Апрель
- 2022 Май
- 2022 Июнь
- 2022 Июль
- 2022 Август
- 2022 Сентябрь
- 2022 Октябрь
- 2022 Ноябрь
- 2022 Декабрь
- 2023 Январь
- 2023 Февраль
- 2023 Март
- 2023 Апрель
- 2023 Май
- 2023 Июнь
- 2023 Июль
- 2023 Август
- 2023 Сентябрь
- 2023 Октябрь
- 2024 Февраль
- 2024 Март
- 2024 Апрель
- 2024 Май