物理神經網絡綜述登Nature 探索擺脫GPU依賴
洛桑聯邦理工學院團隊及合作者在Nature發表物理神經網絡(PNNs)綜述,梳理利用光、電、振動等物理系統執行AI計算的路線,探索擺脫傳統數字晶片依賴的高效訓練與推理。
算力瓶頸
AI的進步很大程度依賴GPU算力與數據規模的增長,但隨着模型規模不斷擴大,傳統數字GPU的局限日益明顯。要在保住精度與吞吐量的同時降低訓練與推理的延遲和能耗,業界急需新的計算範式。


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