从5级能源支出到1级能源支出，为什么“神经计算

作者: 365bet官网   点击次数:    发布时间: 2025-05-31 13:33

2022年，梅赛德斯·奔驰展示了他的肌肉。 EQXX Envery Concept Car Vision实现了超过1200公里的负载。最初，目的是达到1,000公里（10公里的电导传导）。最后，我在德国斯图加特的Silverstone卡车上执行了近12.1公里的能源效率得分。也就是说，我们运行的范围超过100公里。去年，它建立了每100 km仅7.4 kWh的能源消耗的新记录。实际上，当人们专注于能源效率的性能时，梅赛德斯 - 奔驰视觉EQXX还配备了另一种计算机形式“神经形态计算”。梅赛德斯 - 奔驰也已成为世界上第一个将神经变异计算技术应用于法律道路模型的汽车制造商。当时，梅赛德斯 - 奔驰说，技术可以帮助EQXX愿景实现和克服梅赛德斯·奔驰在真实道路环境中建立的抵抗力的能源效率的目标。为什么是“神经”公制计算“用于自主驾驶？最近，梅赛德斯 - 奔驰公司承诺的技术，并说与神经元计算机科学领域的加拿大滑铁卢大学的科学研究的合作已经开始。它是计算机，手机，智能手表，智能手表还是一辆使用计算机的智能汽车，现在使用计算机的建筑属于经典的VON NEUMANT架构。设置，我们观察CPU和GPU模型，主中心的数量，记忆和存储尺寸，如果更小心，记忆带宽，储存速度等等从冰箱中取出，并经过处理，并通过送货人员运送到消费者餐桌上。这个过程不能中断。否则，坐在餐桌旁的消费者将饿。冯·诺伊曼（Von Neumann）建筑已经存在数十年，现在已经非常成熟。在大多数情况下，我认为这是不合适的。作为消费者，由于这种建筑，我们很少饿。这是因为当前的游戏，视频和办公软件设计是根据现有硬件中的性能瓶颈设计的。五六年前，游戏开发人员没有开发自动跟踪游戏，因为Nvidia当时还没有推出这项技术。以前，电影和电视从业人员还没有制作8K视频，因为他们还没有准备好拍摄设备，筹码和播放设备的解码。以一家很棒的餐厅为例。处理过程很长，过程很复杂，客户的需求是多样的，所以必须存储不同的食材，雇用著名厨师，火车服务员并执行不同的任务。费用很高，工作人员很复杂。工作时间仍然很长，消费者支出价格并不便宜。这是冯·诺（Von no），伊曼（Yiman）建筑的最明显缺点是其计算机效率低（仓库太远了，冰箱已经满，厨师在寻找休假，服务员很狭窄。厨房的门太懒惰了。当然，von Neumann的建筑的优势在其上只有餐厅，而且富于一般的饭店，饭店的饭菜很大。对于客户来说，L2级援助运作太昂贵了。Y技术等等，但是L2到L4的智能传输水平之间的能源消耗的增加是十倍甚至几十次，而由半导体过程引起的能源消耗的减少通常是单位数字的双倍数字。因此，该行业希望拥有一种新的计算机表格，该表格针对自动驾驶方案。这是上面提到的“神经类型计算”。如前所述，冯·诺伊曼（Von Neumann）体系结构的强度在于逻辑上的精度和一般的计算机科学，但效率较低，能耗更大。其次，“神经形态计算”具有出色的模式识别，感知，学习和适应性，并且能耗极低。随着智能驾驶技术进入极端时代，依靠并参与大型模型，尤其是视觉语言模型，对模式识别，感知，学习和适应的需求是变得越来越重要。因此，“神经计算机”逐渐获得了梅赛德斯 - 奔驰和工业的认可，并已成为获得高水平的传统自主翁的一项希望的技术。 ▲Akida神经形态学的IP架构特别是梅赛德斯 - 奔驰的独特之处。他们与加州Brainchip的人工智能公司相关联，以基于Akida de Brainechip神经形态系统的审查芯片开发硬件和软件系统，并将其集成到概念Car Vision EQXX中。从能源消耗的5级到1级的能源消耗，为什么能量产生能够“计算神经形态”更安全？简而言之，“神经计算”是对人脑机制进行计算的模仿。作为一种自动驾驶计算设备，人脑（如果不生气）具有很高的技能，这是能量和低能消耗的优势。通常，仅消耗20 w的动力，只消耗2个stea每100公里的药物面包。传感器（眼睛和耳朵）始终是功能性的，但是当涉及到动作的人脑机制时，眼睛朝着各个方向上，但是人的大脑并不总是紧张，而是根据外部环境动态调整其操作状态。在充满卡车的拥挤区域中，人脑自然紧张，在宽阔的道路上，人们也可以放松。更科学地说，人脑内的信息的传播取决于神经元和突触之间迹象的化学传播，而这种机制构成了神经系统的基本交流方法。该机制基于事件，例如，仅当对视网膜检测运动敏感的神经节细胞敏感时发送脉冲。梅赛德斯·奔驰在技术简介中说：神经形态计算的核心是模拟人脑运动的机制。这个我debe认为该信息不是以数字方式编码的，而是传输模仿神经元和突触以生成“脉冲信号”的信息。相关区域仅在必要时“照明”。这种“通过请求的激活”机制不仅消除了传统计算机架构中慢速计算机科学的不便，而且从根本上也通过高和连续的能源消耗的限制而破裂。神经元和突触物理位置。这意味着按下的神经元网络上的信息无需重复读取内存。人类脑护理机制有时可以放松，有时还会时态，但也可以与“频率变化空调”进行比较。在空调的早期，它处于低水平的运行状态，并且在既定温度下充满了能量挫折，而无需考虑发电的产生。 5级能源消耗贴纸表明了他们的努力和可持续性。智能频率转换器的空调在开始的早期阶段增加了冷藏功率，并在温度达到调整点后会降低能量。它们主要用于保持舒适的温度。这样可以节省电力，仅温度波动较小，这使您的身体更舒适。同样，神经形态计算仅在接收到信息并在其他时间不活动时触发计算，从而大大降低了能源处理能量消耗。此时，可以总结神经形态计算的几种属性。在存储和计算的融合，执行异步指令，模式识别，感知，学习，适应和BAJO能量消耗方面非常出色。在梅赛德斯 - 奔驰官方网站上，梅赛德斯 - 奔驰记录了一系列合作和神经元计算的进步。梅赛德斯·奔驰与U签署了一份备忘录滑铁卢的Niversity在神经元计算领域的研究中进行合作。这项研究的重点是开发用于高级驾驶援助系统的算法。通过模拟人脑的功能，神经形态的计算可以显着提高人工智能的计算机能力，更快，节省更多的能量。在维护车辆行驶里程的同时，安全系统可以更好地检测交通标志，车道和物体，即使可见性较低，您也可以更快地响应。与现有系统相比，预计神经变化的计算将减少自主驾驶数据处理所需的能耗90％。与滑铁卢大学的合作对梅赛德斯 - 奔驰的一系列现有研究合作进行了补充，在神经元计算机科学领域，重点是在自主驾驶中从极端到极端的神经元学习。梅赛德斯 - 奔驰正在工作与合作伙伴一起评估如何使用神经形态的计算来优化自主驱动系统中的雷达数据处理。梅赛德斯 - 奔驰还与卡尔斯鲁厄（Karlsruhe）一起在这项工作的核心中使用它，技术大学是一个神经变异室，也称为基于事件的事件。除了将L4的能耗减少到300W级别的自动驾驶操作系统外，这一系列任务在安全中还起着更重要的作用。基本技术原理为“神经计算”提供了高处理速度和低潜伏期。这不仅是中心电流红色，而且是上述事件。传统摄像机捕获和分析图像以分析完整的图像。逐帧，延迟更加安全。当然，借助Emeny效率概念的愿景，神经元计算机科学的主要特征是现在提高L2 CAR阶段的语音速度。