Diskussion zu BrainChip Holdings (Seite 1531)
eröffnet am 31.10.17 03:14:28 von
neuester Beitrag 05.05.24 17:02:40 von
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Antwort auf Beitrag Nr.: 58.674.945 von RW1512 am 11.09.18 21:52:04Da sind doch einige Shares im Umlauf?
Antwort auf Beitrag Nr.: 58.665.810 von H2OAllergiker am 10.09.18 23:42:48Bin nicht mehr der Jüngste.
Eigentlich bekommt man ein Schauern,wenn man alles liest.
Wird es mal beobachten,von Intellekt ein Muß.
Eigentlich bekommt man ein Schauern,wenn man alles liest.
Wird es mal beobachten,von Intellekt ein Muß.
Antwort auf Beitrag Nr.: 58.664.601 von H2OAllergiker am 10.09.18 21:15:41Ich hab schon Eine Vorstellung über Welche Dimensionen Wir hier reden, Welchesd Rad gedreht wird, können Sie Mir glauben.
Würde Diese Kiste auch spekulativ, long erwerben. Steht nur einfach schon genug Anderes auf Dem Programm.
Hier wünsche ich Ihnen aber echt Viel Erfolg!
Schauen Sie vielleicht auch mal bei "AI Watchlist" Thread @157 Schreiben.
Sind Die vielleicht auch noch ein Konkurrent??
Würde Diese Kiste auch spekulativ, long erwerben. Steht nur einfach schon genug Anderes auf Dem Programm.
Hier wünsche ich Ihnen aber echt Viel Erfolg!
Schauen Sie vielleicht auch mal bei "AI Watchlist" Thread @157 Schreiben.
Sind Die vielleicht auch noch ein Konkurrent??
Antwort auf Beitrag Nr.: 58.645.083 von Popeye82 am 07.09.18 17:46:22
Sie hatten doch mal geschrieben 2,3 Firmen(??) arbeiten an Ähnlichen(Chips/Neural Networks), oder?
Sowas wie Intel, Microsoft dann?
Wenn Das richtig ist: können Sie sagen wie BRNs Akida leistungsseitig im Vergleich zu Deren Entwicklungsprojekten steht???[/quote]
Jetzt haben wir einen ersten theoretischen Effizienzvergleich mit intel um den Faktor 100.
Das ist gewaltig, Dennoch kein Grund zum Zurücklehnen, denn erst Ende 2019 soll Akida den Markt erreichen.
Andere werden auch nicht viel schneller sein vermute ich.
Jetzt muss BRN Butter bei die Fische tun und NDAs oder wie die Dinger heissen, unterzeichnen.
Man merkt, bei einer US-Notiz wären wir heute explodiert.
Ich bin gespannt, welche großen Namen in Zukunft hier fallen.
Daimler wird ja schon länger gemunkelt.
Sie hatten doch mal geschrieben 2,3 Firmen(??) arbeiten an Ähnlichen(Chips/Neural Networks), oder?
Sowas wie Intel, Microsoft dann?
Wenn Das richtig ist: können Sie sagen wie BRNs Akida leistungsseitig im Vergleich zu Deren Entwicklungsprojekten steht???[/quote]
Jetzt haben wir einen ersten theoretischen Effizienzvergleich mit intel um den Faktor 100.
Das ist gewaltig, Dennoch kein Grund zum Zurücklehnen, denn erst Ende 2019 soll Akida den Markt erreichen.
Andere werden auch nicht viel schneller sein vermute ich.
Jetzt muss BRN Butter bei die Fische tun und NDAs oder wie die Dinger heissen, unterzeichnen.
Man merkt, bei einer US-Notiz wären wir heute explodiert.
Ich bin gespannt, welche großen Namen in Zukunft hier fallen.
Daimler wird ja schon länger gemunkelt.
Trading Spotlight
Auch dt. Webseiten berichten, hier mit verständlicheren Daten:
https://www.elektronikpraxis.vogel.de/ki-im-embedded-einsatz…
......
Emulation von Neuronen
Der Akida NSoC setzt auf sogenannte geupulste Neuronale Netze (Spiked Neural Networks), statt wie die die derzeit häufiger anzutreffenden Convolutional Neural Networks (CNN). „SNNs gelten als die dritte Generation neuronaler Netze“, so Peter van der Made, Gründer und CTO von BrainChip. „Der Akida NSoC ist das Ergebnis jahrzehntelanger Forschung, um das optimale Neuronenmodell und innovative Trainingsmethoden zu ermitteln.“
Die Idee: SNNs sollen Neuronen im menschlichen Gehirn emulieren, die Daten in Form von Impulsen weitergeben. Das sorgt für effizientere, weniger energiehungrige Arbeitsweise. Statt zum Beispiel ununterbrochen den gesamten Eingang aller Sensordaten durchgängig weiter zu übermitteln, wird immer nur dann ein Impuls abgesetzt, wenn sich etwas verändert. „Veränderungen sind Ereignisse" erläutert van der Made. „Immer wenn ein Ereignis stattfindet - beispielsweise eine von einem Sensor erfasste Änderung eines Pixels - wird ein Impuls generiert und entlang des Neuronenpfads weitergesendet." Es wird also nur dieses Ereignis, diese Pixelveränderung übermittelt - nicht der Gesamtzustand des Bildes. Ein SNN kann also auf die rechenintensiven Faltungen und Fehlerfortpflanzungs-Trainingsmethoden durch biologisch inspirierte Neuronenfunktionen und Feed-Forward-Trainingsmethoden, verzichten.
Jeder Akida NSoC weist effektiv 1,2 Mio. Neuronen und 10 Mrd. Synapsen auf. Dies verspräche eine 100-Mal bessere Effizienz, als sie beispielsweise der im vergangenen Jahr vorgestellte Loihi-Testchip von Intel besitzt. Vergleiche mit führenden CNN-Beschleunigern zeigen Leistungszuwächse um mehr als eine Größenordnung bei Bild-/Sekunden-/Watt-Benchmarks wie CIFAR-10 mit vergleichbarer Genauigkeit: Wärend Loihi nur auf unter 20 fps pro Watt käme, wären es bei Akida bereits 1400 fps/W.
Eigenständig für Embedded- oder Co-Prozessor-Anwendungen
Der Akida NSoC wurde für den Einsatz als eigenständiger Embedded-Beschleuniger oder als Co-Prozessor entwickelt. Er enthält Sensorschnittstellen für die herkömmliche pixelbasierte Bildgebung, dynamische Bildsensoren (DVS), Lidar, Audio und Analogsignale. Es verfügt auch über Hochgeschwindigkeits-Datenschnittstellen wie PCI-Express, USB und Ethernet. Im NSoC finden sich auch Daten-zu-Puls-Wandler, die gängige Datenformate optimal in Pulse/Spikes umwandeln, um von der Akida-Neuronen-Fabric trainiert und verarbeitet zu werden.
Der Akida NSoC ist so konzipiert, dass er in der Akida-Entwicklungsumgebung ein Off-Chip-Training ermöglicht – oder ein On-Chip-Training. Ein integrierter ARM-Core-Prozessor steuert die Konfiguration der Akida-Neuronen-Fabric sowie die Off-Chip-Kommunikation von Metadaten. Die Akida-Entwicklungsumgebung ist ab sofort für Early-Access-Kunden erhältlich, die mit dem Erstellen, Training und Testen von Akida-NSoC-basierter SNNs beginnen wollen. Der Akida NSoC wird voraussichtlich im dritten Quartal 2019 als Muster zur Verfügung stehen. Der angestrebte Preis für die Serienproduktion soll bei 10 US-$ pro Stück liegen.
https://www.elektronikpraxis.vogel.de/ki-im-embedded-einsatz…
......
Emulation von Neuronen
Der Akida NSoC setzt auf sogenannte geupulste Neuronale Netze (Spiked Neural Networks), statt wie die die derzeit häufiger anzutreffenden Convolutional Neural Networks (CNN). „SNNs gelten als die dritte Generation neuronaler Netze“, so Peter van der Made, Gründer und CTO von BrainChip. „Der Akida NSoC ist das Ergebnis jahrzehntelanger Forschung, um das optimale Neuronenmodell und innovative Trainingsmethoden zu ermitteln.“
Die Idee: SNNs sollen Neuronen im menschlichen Gehirn emulieren, die Daten in Form von Impulsen weitergeben. Das sorgt für effizientere, weniger energiehungrige Arbeitsweise. Statt zum Beispiel ununterbrochen den gesamten Eingang aller Sensordaten durchgängig weiter zu übermitteln, wird immer nur dann ein Impuls abgesetzt, wenn sich etwas verändert. „Veränderungen sind Ereignisse" erläutert van der Made. „Immer wenn ein Ereignis stattfindet - beispielsweise eine von einem Sensor erfasste Änderung eines Pixels - wird ein Impuls generiert und entlang des Neuronenpfads weitergesendet." Es wird also nur dieses Ereignis, diese Pixelveränderung übermittelt - nicht der Gesamtzustand des Bildes. Ein SNN kann also auf die rechenintensiven Faltungen und Fehlerfortpflanzungs-Trainingsmethoden durch biologisch inspirierte Neuronenfunktionen und Feed-Forward-Trainingsmethoden, verzichten.
Jeder Akida NSoC weist effektiv 1,2 Mio. Neuronen und 10 Mrd. Synapsen auf. Dies verspräche eine 100-Mal bessere Effizienz, als sie beispielsweise der im vergangenen Jahr vorgestellte Loihi-Testchip von Intel besitzt. Vergleiche mit führenden CNN-Beschleunigern zeigen Leistungszuwächse um mehr als eine Größenordnung bei Bild-/Sekunden-/Watt-Benchmarks wie CIFAR-10 mit vergleichbarer Genauigkeit: Wärend Loihi nur auf unter 20 fps pro Watt käme, wären es bei Akida bereits 1400 fps/W.
Eigenständig für Embedded- oder Co-Prozessor-Anwendungen
Der Akida NSoC wurde für den Einsatz als eigenständiger Embedded-Beschleuniger oder als Co-Prozessor entwickelt. Er enthält Sensorschnittstellen für die herkömmliche pixelbasierte Bildgebung, dynamische Bildsensoren (DVS), Lidar, Audio und Analogsignale. Es verfügt auch über Hochgeschwindigkeits-Datenschnittstellen wie PCI-Express, USB und Ethernet. Im NSoC finden sich auch Daten-zu-Puls-Wandler, die gängige Datenformate optimal in Pulse/Spikes umwandeln, um von der Akida-Neuronen-Fabric trainiert und verarbeitet zu werden.
Der Akida NSoC ist so konzipiert, dass er in der Akida-Entwicklungsumgebung ein Off-Chip-Training ermöglicht – oder ein On-Chip-Training. Ein integrierter ARM-Core-Prozessor steuert die Konfiguration der Akida-Neuronen-Fabric sowie die Off-Chip-Kommunikation von Metadaten. Die Akida-Entwicklungsumgebung ist ab sofort für Early-Access-Kunden erhältlich, die mit dem Erstellen, Training und Testen von Akida-NSoC-basierter SNNs beginnen wollen. Der Akida NSoC wird voraussichtlich im dritten Quartal 2019 als Muster zur Verfügung stehen. Der angestrebte Preis für die Serienproduktion soll bei 10 US-$ pro Stück liegen.
Sehenswert...
Release Date: 10/09/18 08:20
Summary: Akida Launch Presentation
3,8MB
https://hotcopper.com.au/documentdownload?id=uOMxKKzFkiWRTLK…
Release Date: 10/09/18 08:20
Summary: Akida Launch Presentation
3,8MB
https://hotcopper.com.au/documentdownload?id=uOMxKKzFkiWRTLK…
"Each Akida NSoC has effectively 1.2 million neurons and 10 billion synapses, representing 100 times better efficiency than neuromorphic test chips from Intel and IBM".
And this:
“Despite their best efforts, no other company, large or small, has managed to bring a neuromorphic
And this:
"We are collaborating with major global manufacturers in a multi-market strategy to drive early adoption of the Akida NSoC.ting chip to market in production volumes,” said Lou DiNardo, BrainChip CEO".
And this:
“Despite their best efforts, no other company, large or small, has managed to bring a neuromorphic
And this:
"We are collaborating with major global manufacturers in a multi-market strategy to drive early adoption of the Akida NSoC.ting chip to market in production volumes,” said Lou DiNardo, BrainChip CEO".
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08:00 Uhr · Business Wire (engl.) · BrainChip Holdings |
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23.03.24 · wallstreetONLINE Redaktion · Advanced Micro Devices |
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