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Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch
0,10
USD
±0,00 % ±0,00
02:10:00 Uhr,
Nasdaq OTC
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Kommentare 43.051
Rarosch,
18.11.2022 17:25 Uhr
1
Aber weniger Knoten bedeutet ja automatisch weniger Speicherbedarf. Zudem benötigen die Modelle im Brainchip Format nur noch ein Bruchteil vom Standard.
Rarosch,
18.11.2022 17:17 Uhr
0
Genau, der Speicher ist für den 80 Knoten Akida Chip.
G
Gast-753035001,
18.11.2022 15:27 Uhr
0
Akida besitzt 8MB SRAM Memory. Z.B benötigen alle NVISO Modelle im Brainchip Akida Format unter 1MB. Gerade die benötigte Speichergrößen sind ein großer Vorteil. Siehe Grafik: https://www.nviso.ai/en/news/nviso-announces-it-has-reached-a-key-interoperability-milestone-with-brainchip-akida-neuromorphic-ip
Habe gerade nochmal nachgeschaut. Ja, die RAM Angabe ist der hochgerechnete interne Speicher der NPUs einer kompletten SoC, also ein flexibler Wert abhängig von der Menge der verwendeten Knoten: https://brainchip.com/products/ Siehe unter Highly Configurable IP Platform.
G
Gast-753035001,
18.11.2022 15:16 Uhr
0
Oder mit den 8MB ist der zusammengerechnete interne Speicher der kompletten SoC gemeint. Was dann aber bei der Verwendung von einzelnen Knoten eine sehr geringe Speicherleistung ergibt.
G
Gast-754395800,
18.11.2022 15:09 Uhr
0
Ich will gar nicht auf deine Fehlinterpretation von Akida 2.0 mit LSTM eingehen... aber: Sorry. Für mich ist das Thema nicht "abgehakt". Wie kommst du auf den schmalen Pfad, dass Akida maximal bis 7 nm skalierbar ist? Nur wegen dem Datenblatt, in dem von "in 7nm noch schneller" gesprochen wird?
Gast-753035001,
18.11.2022 15:05 Uhr
0
Zu LSTM: https://databasecamp.de/ki/lstm Das Problem von Recurrent Neural Networks ist, dass sie die vorherigen Daten einfach in ihrem „Kurzzeitgedächtnis“ abspeichern. Sobald der Speicher darin ausgeht, wird einfach die am längsten erhaltene Informationen gelöscht und durch die neue Daten ersetzt. Das LSTM Modell versucht diesem Problem zu entkommen, indem es nur ausgewählte Informationen im Kurzzeitgedächtnis behält.
Ich verstehe es so, daß die 8MB SRAM zur Speicherung der Trainingsdaten, also der Grundlagen der AI dienen. Der temporäre Speicher, auf den zugegriffen wird, ist der hier: Internal memory per NPU (50 to 100 KB per NPU), und der bietet nicht viel Spielraum.
Dallas,
18.11.2022 13:37 Uhr
3
Immer dieses technische Zeugs,🤪🤠schönes Wochenende 👋🍻
Rarosch,
18.11.2022 12:55 Uhr
0
Ja 😂
N
Negativ,
18.11.2022 12:54 Uhr
0
Ah ja, ok 👌🏻
So wie bei mir wenn meine Frau was sagt 😂
Ich muss selbstständig entscheiden was wichtig ist und was nicht und nicht einfach die älteste Info löschen 🤣
Rarosch,
18.11.2022 12:52 Uhr
0
Zu LSTM: https://databasecamp.de/ki/lstm
Das Problem von Recurrent Neural Networks ist, dass sie die vorherigen Daten einfach in ihrem „Kurzzeitgedächtnis“ abspeichern. Sobald der Speicher darin ausgeht, wird einfach die am längsten erhaltene Informationen gelöscht und durch die neue Daten ersetzt. Das LSTM Modell versucht diesem Problem zu entkommen, indem es nur ausgewählte Informationen im Kurzzeitgedächtnis behält.
N
Negativ,
18.11.2022 12:52 Uhr
0
Oh jetzt hab ich meinen Beitrag von oben gelöscht 😅😂
Das Beispiel was Fact Finder mal gebracht mit den Ball der über die Straße rollt und ein Kind folgt?
Ohne LSTM, der Ball wird erkannt
Mit LSTM, der Chip kann die Vorhersage treffen das ein Kind folgen wird und darauf reagieren
Rarosch,
18.11.2022 12:48 Uhr
0
LSTM dient dafür Vorhersagen zu treffen.
Rarosch,
18.11.2022 12:45 Uhr
2
Akida besitzt 8MB SRAM Memory. Z.B benötigen alle NVISO Modelle im Brainchip Akida Format unter 1MB.
Gerade die benötigte Speichergrößen sind ein großer Vorteil.
Siehe Grafik: https://www.nviso.ai/en/news/nviso-announces-it-has-reached-a-key-interoperability-milestone-with-brainchip-akida-neuromorphic-ip
Negativ,
18.11.2022 12:41 Uhr
1
Minute 5:50 ca
https://youtu.be/dbMwu1g8WX8
N
Negativ,
18.11.2022 12:37 Uhr
0
Macht Sinn 😜👍🏼
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