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LEUZE50040930DDLS200/120.2-60光学数据传输器(光通讯)2022动态已更新《采购/推荐》
点击次数:2689 发布时间:2022/8/29 11:38:37
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内存使其成为可能
正如我们人类熟知的那样,睿智地应对情况并不总是那么容易。为此,我们必须在快速处理手头信息的同时,使用我们的记忆来提供背景。我们的反应可能意味着生与死的区别:转动方向盘避免事故、拉动紧急制动器以停止故障设备,或诊断患者的伤害或疾病以确定有效的疗法。
人工智能同样依赖内存和处理速度,从而在正确的时间产生正确的响应。家们设想在不久的将来,自动驾驶汽车将对多个来源的数据流进行排序,以便快速做出故障率几乎为零的决策;当制造工厂扩大或缩小生产规模时、订购供应品、运出成品、自主维修和更换设备、医疗设备自行诊断疾病和管理治疗。
像第四次工业革命一样,第五次工业革命将依靠数据、设备和人工智能来协调商业和贸易。这些组件无一不依靠记忆,人类大脑也是如此。实际上,内存将“智能”置于 AI 中,提供运行其算法的数据,以及其动作和反应的来龙去脉。
随着科技行业努力创造运行速度达到甚至超过人类大脑内存 - 人工智能的“圣杯” - 我们越来越接近实现机器改善社会和人类这个梦想。我们已经非常接近。
更多、更好、更快地处理
“如果我们希望机器能够完成传统上人类做的事情,那么需要使机器在人类做的事情上变得异常,”美光研究员 Mark Helm 说。
我们所做的一切都是感官接受的结果:去吃午饭、因笑话而发笑、说“我爱你”、买车。为了完成这些动作,我们会从视觉、感觉、味觉、听觉、触觉以及记忆、情感、信仰、思想和直觉中获取信息,并立即处理。与中央处理器 (CPU) 不同,我们的计算设备 - 我们的大脑 - 没有离散数量的“内核”,数据进入其中,经过分析和排序,然后发送出去用于动作或结果。我们的大脑分解传入的信息,并将每部分分配到其相应的业区域:一个用于视觉数据、另一个用于声音、另一个用于情感,等等。
因此,AI 系统不是使用 CPU 而是使用图形处理单元(GPU)来处理数据,这是一种不同类型的存储芯片,更像我们的大脑。虽然 CPU 可能在芯片上有两个、三个或 26 个处理内核,但 GPU 有数千个,使其能够同时处理数千个数据输入。
美光的 NAND 和 GDDR6 DRAM 内存支持 GPU 以人类思维的速度运行。我们的 NAND 内存可以存储大量数据,而且我们的 DRAM 产品,包括 GDDR6,以非常快的速度(“低延迟”)和非常大的数量(“高带宽”)一次性向所有这些 GPU 处理核心发送产生的数据。其结果是使人工智能具备庞大而广泛的记忆,可以快速思考,并且可以像人类一样近乎实时做出反应。
00-128-456 Kuka KVGA 2.0 PCI
00-104-196 Kuka DeviceNet Scanner LPDN (2 channels)
00-134-525 Kuka KPS600/20 ESC UL
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ADLINK 型号:PCI-9112
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