超並列アプリケーション：非ベクトルIAアプリケーションではいくつかの8ビットコアは何ですか？

Question

私は、ニューロンネットワークについて考えていましたが（それはひどく始まります）、同じ時間（ここでは同時に意味する）で多くの原子操作を必要とするため、それらをシミュレートすることはできません。多くのものを計算する。

私たちのプロセッサは32ビットなので、はるかに大きなバンド（浮動小数点数や整数）の計算が可能ですので、周波数競争も終わり、メーカーはマルチコアプロセッサの出荷を開始します。アプリケーションでマルチスレッドを実装します。

私はコンピュータと脳の最も重要な違いについても考えていました。脳は多くのニューロンを使用しますが、コンピュータは高い精度で精度を使用します。そのため、現在のプロセッサモデルでリアルタイムAIをシミュレートするのは難しく、不可能です。

32ビット/ 64ビットのチップも多くのトランジスタを必要とし、AIはベクトル/浮動小数点精度を必要としないため、100または1000などの単一プロセッサ上にさらに多くの8ビットコアを搭載することをお勧めしますたとえば、IntelやAMDでは動作しませんので、プロセッサをどのように設計するのか分かりません。そのようなAIシミュレーションを計画するには、それほど余裕がないからです。

ウェブサーバーが実際に64ビットプロセッサ（文字列は8ビット使用）をどのように活用できるかわからないので、Xeonプロセッサはキャッシュサイズだけを考慮して違います。

Answer 1

あなたの説明は、すでにマルチメディアの命令セットで利用可能です。コンピュータグラフィックスはバイトまたは半バイトの多くの並列操作も必要とすることが判明しました。そこで、CPUはベクトル操作を増やし始めました（SSE、MMXなど）。最近では、グラフィックプロセッサが汎用コンピューティング（GPGPU）までオープンしています。

私は、ニューロンの処理がではないと誤解していると思います。ベクトル操作：多くのAIニューロンネットワークは、ベクトル操作と行列操作に大きく依存しています。