麻省理工学院的168核芯片可以使移动设备变得更智能
与Facebook不同，智能手机可以“T认可并在自拍照中标记。由MIT的研究人员开发的一种新的大脑芯片可能会改变这一点。
称为Eyeriss的168核原型芯片将能够挖掘内存以立即识别面部，物体甚至声音。该芯片专为智能手机，自动驾驶汽车，机器人，无人机等设备而设计。
Eyeriss是开发的少数芯片之一，所以设备可以在没有人为干预的情况下做更多的事情。Qualcomm正在制作芯片，因此移动设备可以了解用户并随着时间的推移预测行动。NVIDIA为汽车提供了一台带有Tegra芯片的计算机，因此自动驾驶汽车可以识别信号和街道标志。
可以通过Microsoft，Facebook和Google通过深学习系统验证计算机以训练识别图像，面孔和声音。深度学习是一段机器学习，其中算法有助于数据的相关性和分类。深度学习系统通常需要复杂的神经网络和庞大的计算资源，如耗电GPU和数千台服务器。
麻省理工学院表示，其芯片需要一小部分资源，并且功率高于移动图形处理器的10倍。可以使用可穿戴设备，智能手机和电池供电机器人的芯片。
Eyeriss将为具有大多数处理在设备上发生的设备的设备带来自包含的人工智能功能。Wi-Fi或蜂窝连接赢得了“T”，以便进入云服务或服务器进行图像或对象识别。
CES的NVIDIA展示了从服务器中剔除数据来识别街道上的障碍物或物体的自驾。通过麻省理工学院的芯片，自动驾驶汽车可以具有板载图像识别功能，这在蜂窝连接的遥控区域中可能有用。
每个eyeriss核心都有自己的记忆库，这与GPU和CPU的集中内存相反，这是今天的深度学习系统。芯片试图通过有效地分解168个核心之间的执行来减少处理的重复。电路可以重新计算不同类型的神经网络，并且压缩有助于保护带宽。
该芯片于周三在旧金山的ISSCC（国际固态电路会议上）进行了图像识别。
研究人员避难所“T说芯片会到达设备。除了英特尔和高通公司，像Movidius这样的芯片公司正试图带来A.I.移动设备的功能。
