睿聯(lián)實(shí)時(shí)渲染虛擬仿真小型機(jī)應(yīng)用之四：神經(jīng)辨識(shí)分析系統(tǒng)

    睿聯(lián)實(shí)時(shí)渲染虛擬仿真小型機(jī)應(yīng)用之四：神經(jīng)辨識(shí)分析系統(tǒng)

    隨著生命科學(xué)的發(fā)展，再造受損神經(jīng)已成為現(xiàn)實(shí)。其基礎(chǔ)就是大腦回路反向工程的研究工作。這項(xiàng)工作需要進(jìn)行神經(jīng)生物學(xué)真實(shí)神經(jīng)回路的大規(guī)模模擬，這就需要強(qiáng)大的并行計(jì)算能力。單個(gè)神經(jīng)元的模擬每秒鐘要進(jìn)行2億次微分方程式的估算，大約需要4 gigaflops的浮點(diǎn)性能。負(fù)責(zé)處理感官的神經(jīng)陣列需要數(shù)以千計(jì)的神經(jīng)元，因此神經(jīng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)精細(xì)模擬則需要10 teraflops以上的浮點(diǎn)計(jì)算能力。

    若要開發(fā)出能夠?qū)W習(xí)物體進(jìn)而在真實(shí)環(huán)境中辨識(shí)這些物體的設(shè)備，人造神經(jīng)回路需要在接受感官輸入期間逐漸“連通”，就像嬰兒出生后六個(gè)月內(nèi)學(xué)習(xí)辨識(shí)環(huán)境中的物體一樣。   

    與采用當(dāng)代x86微處理器進(jìn)行模擬相比，睿聯(lián)嘉業(yè)Plex D2型實(shí)時(shí)渲染虛擬仿真小型機(jī)將速度提升了大 約130倍。該產(chǎn)品成本只有世界頂級(jí)系統(tǒng)的百分之一，而性能卻可以與之相媲美。   

    有了睿聯(lián)嘉業(yè)Plex D2型實(shí)時(shí)渲染虛擬仿真小型機(jī)GPU（圖形處理器），具備學(xué)習(xí)能力以及感知?dú)馕赌芰Φ脑O(shè)備就成為了可能。這些設(shè)備可用于在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中檢查爆炸物或監(jiān)控食品新鮮度。在利用內(nèi)容以及自動(dòng) 導(dǎo)向機(jī)器人所采集圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)庫這一領(lǐng)域中，圖像檢測(cè)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展能夠利用神經(jīng)模擬數(shù)據(jù)處理來實(shí)現(xiàn)當(dāng)前所無法實(shí)現(xiàn)的功能。

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