> Переход на 28 нм сделает эти процы ещё дороже. Спец. процы дорогие главным образом из-за мелкосерийности.
а не надо спецпроцы делать по 28 нм. Надо делать универсальные и полуниверсальные отдельные ускорители к ним в помощь (или, как вариант, сопроцессоры). Их можно будет использовать и в военке (ну ессно не в СЯС - там должны быть суперсекретные мелкосерийные спецпроцы) и на гражданке.
> Классические методы распознавания лиц по базе FLW ~0.6(1-идентификация)
только не FLW, на LFW, наверное ты имел ввиду, - Labeled Faces in a Wild? И все таки там без глубинных (я их так называю, и не ебёт) достигали 0.9+. Но глубинные сети всех решают на еще более сложных базах.
Но! Эти глубинные сети (а именно сверточные глубинные нейронные сети) очень вычислительно сложные. В настоящее время, реалтайм там можно получить только с помощью ускорения на GPU. А такую махину на борт легкого беспилотника или в мобильный робот размером хотя бы с арбуз - не воткнешь. Всяко нужно уменьшение характерных размеров. Без этого даже в ближайшем будущем в хайтеке ловить нехуй. Я уж не говорю об отдаленном.
>только не FLW, на LFW, наверное ты имел ввиду, - Labeled Faces in a Wild? И все так там без глубинных (я их так называю, и не ебёт) достигали 0.9+. Но глубинные сети всех решают на еще более сложных базах.
Да это опечатка.
Сети конволюционные а не глубинные!!!(и не надо тут))) )
Более сложных баз чем LFW(для распознавания лиц) толком нету.
> Но! Эти глубинные сети (а именно сверточные глубинные нейронные сети) очень вычислительно сложные. В настоящее время, реалтайм там можно получить только с помощью ускорения на GPU. А такую махину на борт легкого беспилотника или в мобильный робот размером хотя бы с арбуз - не воткнешь. Всяко нужно уменьшение характерных размеров. Без этого даже в ближайшем будущем в хайтеке ловить нехуй. Я уж не говорю об отдаленном.
Скажем так есть варианты сделать их аппаратными...
И не забывай есть нейропроцессоры(они сейчас оооочень быстро развиваются).
Ну и та-же Tegra K1 - 30 мс на ImageNet(имеется ввиду та самая сеть которая победила ее так и называют)... так что совсем не далеко.
А энергопотребление у нее мааленькое.
> Сети конволюционные а не глубинные!!!(и не надо тут))) )
сеть может быть конволюционной (сверточной), но не глубинной, а может быть глубинной (например, нейросетевой автоэнкодер), но не конволюционной
> И не забывай есть нейропроцессоры(они сейчас оооочень быстро развиваются).
это мы не забываем, тем более, что лично я когда-то даже делал прототипы их прототипы на fpga. Но нейропроц это все таки спецпроцессор. Вот если мы большую часть выч. математики представим нейросетями, тогда нейрпроцы будут что твои цпу.
>Ну и та-же Tegra K1 - 30 мс на ImageNet(имеется ввиду та самая сеть которая победила ее так и называют)... так что совсем не далеко.
тегру щупали, то в дело пока не пошла - пока что-то подобное можно юзать тока в качестве ускорителя, а наших проектах для этих "излишеств" пока места нет. Но все впереди. От когда глубинные нейросети будут давать космос на практике (в конкретных приложениях интересный рынку, заказчику), а не на тестах, тогда это экономически окупится
>сеть может быть конволюционной (сверточной), но не глубинной, а может быть глубинной (например, нейросетевой автоэнкодер), но не конволюционной
Сейчас их называют в статьях или просто конволюционными как бы подразумевая глубину либо глубокими про глубинные как то не слышал.
А по поводу практики этим надо заниматься именно сейчас ибо потом мы просто опоздаем.
Сейчас и IBM и Google и Intel пытаются это сделать. Причем очень активно скажем интел для этого купил альтеру. Даже рынок сейчас этого очень ждет. Да и то же распознавать лиц и дорожных знаков как бы уже давно есть.
Тот кто не успеет тот опоздает к сожалению.
Нет это характеристика используемая в биометрии.
Это называется по иностранному rank 1.
Это вероятность того что он правильно найдет персону в базе и выведет ее на первое место.
И вот 0.96 это настоящий прорыв там рядом даже близко ничего не стоит из не глубокого.
Есть одна книга - код, там очень простым языком рассказывают о процессорах и их устройстве, и развитии, с 19го века и до 2000х практически. В любом процессоре есть адресная шина, шина данных, питание, регистры. С какого адреса взять данные и в какой регистр передать, на какой адрес записать результат, принципиально ничего не менялось.
чисто умозрительно - найти где заходит питание , что не сложно, и в параллель запитать свой модуль, который по внешней радио комманде питание обрежет. Еще вариант, шина адресации и шина данных тоже чисто технически как-то локализованы, их по архитектуре видно, можно их рубить, можно попробовать сделать закладку на чтение, или принудительную запись, чтобы рут права получить.
В регистры лезть посложнее будет, да вроде и не зачем.
Нанометровый. Как то давно проходила тема со шпионскими девайсами и чипами, которые активировались внешним радиосигалом и поселялись в самых разных местах компа с целью развед деятельности.
Одно дело, если в материнку, в память или жесткий диск запихать радиомодуль, но в процессор? Ты в курсе, как процессоры изготавливаются? Их литографией печатают, как фотографию. Как ты напечатаешь колебательный контур?
Сейчас, сейчас
дурачок »
а не надо спецпроцы делать по 28 нм. Надо делать универсальные и полуниверсальные отдельные ускорители к ним в помощь (или, как вариант, сопроцессоры). Их можно будет использовать и в военке (ну ессно не в СЯС - там должны быть суперсекретные мелкосерийные спецпроцы) и на гражданке.