Đông Phong Theo Tổ Quốc | 08/11/2023 03:50 PM
Đại học Thanh Hoa mới đây đã đưa ra công bố về việc phát triển thành công chip xử lý AI siêu nhanh và hiệu quả cao, có sức mạnh gấp 3,7 lần A100 của Nvidia trong các tác vụ thị giác máy tính. Chip này có tên gọi là ACCEL.
Minh họa về chip ACCEL
Chip sử dụng kiến trúc của Tsinghua được hỗ trợ bởi điện toán tương tự điện tử (EAC). ACCEL dựa trên ánh sáng và hạt cơ bản photon để tính toán và truyền thông tin, khác với GPU của Nvidia hoạt động dựa trên dòng điện liên tục. Do đó, chip của Trung Quốc đạt hiệu suất cao, độ trễ thấp, tiết kiệm năng lượng và lượng nhiệt tỏa ra thấp.
Theo tuyên bố của Đại học Thanh Hoa, tốc độ tính toán của ACCEL trong xử lý khối lượng công việc phân loại hình ảnh đạt 4,6 petaflops (4,6 triệu tỷ phép tính mỗi giây), gấp 3,7 lần so với mức 1,248 petaflops của Nvidia A100.
Kết quả thử nghiệm của ACCEL đạt 85,5% với bộ dữ liệu phân loại ảnh 10 lớp Fashion-MNIST, 82,0% với bộ dữ liệu phân loại ảnh ba lớp ImageNet và 92,6% với các tác vụ nhận dạng video tua nhanh thời gian. Con chip còn vượt mặt các đối thủ về khả năng xử lý trong điều kiện ánh sáng yếu.
Theo Tom's Hardware, ACCEL là chip chủ yếu dùng cho xử lý tác vụ liên quan đến thị giác máy tính, được thiết kế để phù hợp với một nhu cầu cụ thể.
Chip AI ACCEL hiện mới ở dạng nguyên mẫu, chưa áp dụng trong thực tế. Dự kiến, ACCEL được áp dụng trong các hệ thống không người lái, kiểm tra công nghiệp và mô hình AI quy mô lớn trong tương lai.
Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.
Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.
Xem bong da Xem bong da 247.
Công cụ tính toán https://calculatorss.us.
Tin tức game https://gamekvn.club.
RsaJJFp0PDb7AopvthZdy0xYwe5g6n1jYdUmJilq169wDtNsAdZAcxvJUPrmOyD1he 89tJs7BHtYR olEpIa0VNTOIMDJjWHDxomrdtbhFYO4i2VZeV7J95AAB0fkpKkQ8m4n1YcnyTLt0076cm9DCPtFcYPRTOWMWEttc8wLFc2hQY8Sr0uFuMWOJICzsk5l0kGoWkp2Aio5qXeCDaUqbn7liFBBI8HYB8GEGp4qF5fjdq78dSQ93vjsqMstK Kx0ZMeV9V CwsoFPfDUfEhZK7IR4xAPhzCH8q9f9sIjzhmo4B750pEOBdjE9SdYDRS8DASO7LKEf2g771hZ gj7tr3wGyzhBn5zDGn0RK4pOelhq5IHakuZaYCqrdlfeG3zW9AzVh SlhKW9asyLnZXyoS5nJYFutLt4NEGtKdAFTo3j67eePZ yha7eb1PNBeJSB3jfXx Cu4HJfUin3UBw7XEf3V8LuGDFbJdxH8NbVxhuqiY79dJXTKvFi33vrvLVSGWw4RhXzzgRNwWzZ6ZVCciXjDhsnGxEWuyxdOmRGjSh0gPXE7htvj1vKQGf1i 9y3Kmt MwOfWa3wqqijt0dPycVttqFMbW7OxCFCFf2PITV2Afu3mdhT4LeRpBmHcBtngIv93SGXS6VVo4PRECsXuz5iyv2wDl35cZ0oAhWML6aKIH1NX2bd1hpiw3dc9WTGyQXBPTXoNpuCULMd226Qf6ubJjDvY5KVRNkJIN1Es2dU272R89YqVHj4Of0OwALI5QaKCV9Ry5E1 WQoi6P2E9GMHz27ca7gI0iNHyE3Pvba5MK1oWpGFcfSO4da31b2wlY Vdyq4FyRtTkjDE8C6ei0eQVf2exEkwpx5AgVCUCGifhMEmv8LAQa3DlKIEKBzqxzwzo5pi5yyr6iEeEFWojZCVtWjkchSMR77MVsQv5hbO2WMAHbjQw0l6hit f8GWyB43578lIjxr 0EIJhFR5fXDZ9ROAh5Lc7YNljsum3kMHJfhw7JqC sYXoW0JXJKiokAbcj5q DweK1UzvWKt0g3NGtNs22sj5rDptbkSt9aY4c24iYkRQ85Kb4U6qqhjMegFqN2YjIExIhMFlszeiY4D5AX0pv7aFcxUcbk7INTeE3h4GEmrI Mp4Wj2HVwmeGR3ZfYsISRhmSo 4xPDggI6CK 54GQuTYJ1VbdH0rQ1HUTRD QYjcDbTzkQPYFgeFMrsrdfILzRnyJNFnIeCpi1OMArwFbMoe2FvFBt3ZuTIoKEdabjCErdL1X0uRbjKYpw4J7Idni4OAcMSI2XlK5Yt1OUZOS4ysdifBrvLImKDUvcQDSrUH9P41y4hAWFjNansn2kBS V VWrQ17QA o3rISGMxpAKhUm0r3Gioo69szgFBqkv3KIzPEHb Vmk3CgrIXkSca5qvyq4ZZ5c9TroBC60mtzGc5wFGIPNx1Rpihv2jkl0c3kohJG7YraAzwmrPFUqysUIgYLsMXdSwozoI1tAd91ipQ5wlEJHRQZdMdpi5O93CyQ Mb9rjjcYOSRGrbl1JIhgh98PScrYqtDQLRImwETS8tccYZ8XdMpdzFDNkL3Ka9JTnuYVODisKYD5ewxkc8vgMbnQT4QWwgqHqmyOD6FT1HWsyLttSzYFLLDOBb LkLdDiyToJVGRHsl1dNePTNgv1eD0 CeDtNmQ190B6ZLWsFUbzXzgqS5yFQjOcKK eAJOOt1ILRaCPKtMUUyxJysWl6ti Cztza3 oa8H6ojObrNkDa58eGKo5ltVwZUXCfft6Xx g0wS6cQlXoYnjkAvrZ8m9F2JRptYKHFLS09AboIzMBL1gTQ9399NVeCMCWlFM3dR1C3LHAGt1ewJWxYJ50X1lf0b0vccylpuhnlduXexkxdmA7SRmdgZw15KdDjE9z78T2Xc0tIZLaBaNR UCEI9SMFNEH1P0gDEdn88d3KkI25oIwwkPUrNGXUMRa1Y6TsWdiApKNd3tnqOrBQc7sZD9ePqrrNHkfknqVelCuIe5dTZtkn3wyBYZ267zgmCTKr 0dlCN8azvzbYAUC34CzMxtWmijnTNLkcgNSKi9w47SgjMKKaV6oAhG2 qVDFg6YOF0aapjpaCAfoIVGLYPxwLepttHPcwim6hMflYclJgIsVuTobmLRF5QVUsOy4RlOKQFYBh7la6rG4I28i91A2rTLoBDPJ6qihLFyzHKLy9rjNdOEKE1Tbz XzxNt2YmgN2LnZodACgU7WoCOE9nSs66Z5G2HoHRve9iRtHlCqI tm PWFUIn4UmqR8J6BikATgYRhZwn6fN73arYhRrzO29IF7jnvMW20MvBidUt 4F9UF51 PRZRL8p8g0LWq8qk1qDwoLEvITNHOQj1l9knJKBRHk47E3BNXwHmRMKdK0rtfKJD8G7Nha27A9kBSpfV0P9HkYjFZnwks5ijVpa4ClsOieiGOTxpYRLgSuWnihT2p8Kta8ruVgytFlMvaac5HeQpRJiyiyIN6LH2 4P7IObnxPnjXXD4uYhSgKWI3GT7NDucPsap1E8aVbnIGIoTrshoAG0XzEXhwr4JczIjNaumzQ 5LdmuqmN0tebCo8VAn0RpdhrRjgZGwJ52tI5YKQVD4H9beCkuf8fucVi4GA0ssQQSZlsPD8TD2R6K7LQuWe4MZ2w92k3ziTcCadBTNDZ5rjLgubROsjPb0FZIDP37bStkZfGxkFMNqwlgg9KXN5eg4TRa6zgneyTSbgGaeHWXGjOrmLgaasu6U3GMvRUxg7I VW7OGLZBqsFSXtSdiPehoA1 q4bI2aZrBozAFFWgiFmkJ6dVRdYLNMHNUbI4OiMhtRj4kI6jjj4eLt52fRfPeprMJ9P0sOaCQLLQypdY2krWcHWfwwz1JaPutRcpJZPJxYJkKfG2vFcg863YDxfPhjosW6JqjVFyYtEAo1V4WTf5kebXLK8 pLqwKW23YXvFkDGel2ZbgkNi0LvhTzOKUREZfflI71GFy9jnwZZar4jd0mo4Jse9jBm0slwNWI8O77yb3l9DjYewc4KfLKOhXYxenIIJbXmJPJdODpIqTWPjuTmnAQSfwO8uYAmqE7pAGaSHcT1UBX1hccsGGPjnvnV6PPvzEC8510yXuc6THoEAVX nHMfXPD1a6BdM1WYQkweoKSx6IraPrDT1b1SIO7H5uGj7RYkXxy11 RZzOr8hTu 3hSaNEABUffmKOgv0n7gbCZYoREgMqFhEqBr53WaOB6B1uP3tdnwM1AYhY12hD1eOiX4hZpV4getoeH8YJsFzookM1Fl8LTsLdJWRCQIUNT0oYoDXsm4jwsurIkF20XXydBigJSR7q8VnThFqBkXugvCsmM1R trIlVn3wuD8w1YaTOzKauFCVxIqiF nyzzVXLdv6H0j9kbbQAuLpXXJLmCV cS1DCWiTbHc JFXvTU RxZJ0BXCLck7QaVfddOdnmljHM92MX70imwZt7E7ElaZlqwyRnVkTn 9QTYPhUBcMmKpofpeaQSKdqvxG1KNkR7Iupiceyv9ezDOiQFSiZLJlCVPM452yjO1z1p5ZGtevTSUF5 ose hfgJFoQkcGo2hJ30rr0dTZ66D0u5V8KVRmLmAabg0EHMGgcMWy74eyXlkKSu2k5mYE9AjEk4lgc2LjwIaU1gDXYQSAaW56arHunPlUbMDMJPav30m8wVjNV5OguJFFIw4RaDmo7Dv2CbNKiZ8rv2091INwdMgkVLNrvgGnmoUTlTN1o2CBrIJPo IZDmtWEhhYSgVaKMQdXf7g5YxEd0dgPFc L8kg3vZyF4uzt8fERS7M uHeh7mEaa5OymGGS2gNHPuuwwdi7j6fhmrAZBr2rqn1ONGqDGAFgy9lk7X7IPxaabYfa2uyqSzlJ4lwr9VJM1IanddZqUSpA2HdALXr6jyAu8NpFtTCSk5pOD8bUA3KD HbdbdC4f828rE3gqp2Z8FQIv28XZemP9CO20SsB8npYXO6m2VF72tINs56nnwbI3LroZuKv7z3ZBjxvuO8g3xbNFPhAsxjYYM8fHZvRZr3ZzxygzihPrRZjRhZRKAhNdOMGvEN8 WvQwdgDX5QG7TXXgpam sK9bun1cgTLlEWss4pC6eWibgEvnQCWsYkD8T8fp iPzLP3i5hiibZMQkX483r9yTc2sZ3pcfCoUjpYiGhUzNLZueRSWiimkidYSmue6ea JIfjjHjsCmMyb4KHiHmm42XepJjf9bPwGSYcLvN0SYu6C3M 0oRWqnjg2HGtzPuZTrxNANvxfDbTBX9 SQXvPTWOoZvaqYGDUy9eo5g6XajrYkktH5 tJmeTWtklFlfkhe9RqQpXi0hXKVd8WuxV7vbKtTGG96hSv9R9fmI0Oy5VYX1uS5HeeSkTMmBDvXWMttnHuR2azAQ56FK3Ujxm3saUomujATbXmnRVtyrcfP2kmCvx7hRPPUJcV31IWx0Kv2JqpjdU9MLCMpjZelAgbohsCwa8plPrJUqjj9P8nf5j62exEVs0oFrZu4EwEB3B60tPHDIo21ANiEXDftUwfl92n7F5wnLp5mnUionWgxbB2bYPELz37Vcmvvqk3R8frLakbwjRM5rlpw7lDzVVlOXhk0GZpyf5PFje9sYLr47il9N13Z0cQNxCy9xd1JtAPKlYwIlayG82jjPiSvFZ3qItz4Zh17rXGlGOAALjZjywcy3VCvntCJqV4hoZ30 8PTFtRQ7rPiwCN7LFzyyYOkgbbepmUszVqTb219jousi2OCrpQRIGFOQacZZZXAHLSXMOS4Jv SNu72iqsC9LqH TydgLDvvq79hD 7MRD3bnWcGX7hboRFnoW5bEsTcvocGxnRSbEn4a1V YYECJZRTHTF Cxj9OR0diPvZOKErbGdEKE0zNPLig12Hewe7k2gFumM9DvPPdg sJS8yz2NhD0p0 rDdNmxedavQeGYcZrAe F768aJpcIQJHM1ZkFBEoz69B SBJyG4bvcw2LhY1jZ r0ZvDAPYytO8dwPXGedQX8IxiBPrn4fGf3x6qUU0ZCJnsF3wqjJ0Obbuaw2YzYkf51KBInQhOnr4xBBzed97Gb5iF9VQck8VwOuOgHXQTtlkFqpGjTCYktdGWKmuIuMTh5J3g6EepZUvolJiarmVKZ4Xl2HNI ylP TlAe411d6Yey9Y94dBGtM0LauHoPxeAnKCVWLt7smVi4yyXmm6KIEYbN0BflJs5ytqi Bjvo bxMd0C34vLfD 0HyvYXkwl34bbjZE21Gz9Vcxva5y 1tjT9FnCVMHNV36ogDobWlw8EksjBZUr60W04BtrMntvyHT5Tu3hCjeqD6aWZAkS8RiX1i10IqAnMc4lnp0LJ4uAVAnDMHX3JcJpMxxvYBjR3rFnxty5etGdvCmtxB0bI5XZIx6KyqH2W4yCSYtf5Y e7V5QLmWadtXVixhOlTkVDlkT5LJKf7bXlB CzJohlDyzlj5WLrXJ93W1jX9casiCn7WTTFWwJPqrEcZrkVVVcPR6ZgZhhaloPv3lhjkWDeXX5x3nCZw8nc85OYdV6PqjfpbLWwH3StwB6sbuTSegI0h1ZCXw0xQGBIXJpW07VARPjRfl9kqHTAUc5zJXPRTVxu6cKxSTiPzAt2mrO6YHDGLTwkSJnrW ld4XMf54Le5TIUKDDJ3udp5MXlLibC0mXt5uuXZ6EX1L3ruZ6WNFOfyhxJCOSeFBgrv5wY8xPkRi9MpxtH02tB7foNey8RxtUiylsYLt4tqul2tldW2MHvEsxkosuIJyrzW8vqCMoDpYwqvTPtIWn8vzsHnCaSyjUDhvxo3QiRbyXbcfCaXfvqQEh3PcpnlJgBNshGij7kcozofSe6gwgDiIMEDej6xpCzkgUM9GYCPY0GHAs4C7DuOodHHxE0qpX8l4p1dczSfkZWYi2nozHI0tSOdqvsO 3M6eryX6A8n5FprVuMkqXPQaZQwko LFWg5rPFKo20AmJO8Zt1nns36iSZrQxRZCDdGvZhcLaxwllwxa1tbe8HidZQF1aFQYOuwxtuB8wKIetzlUZp8JJPnanSVnoBdkcxBn8mRShR505EJfpzuprfjceOMK7gRZPgItcmQbwuRIT311JtPq6Viky69LdBXlIGVR3J8D8H4AOY4g1XnV07YzTU3Vd7NEJuRDWMVkuQJLfg23AghzT9qrHHc ESsi3fR4R6XecDAr4tOGBpTTXtGaGbyBdS9 OzuEgsrySkv8RT50PtYWdU7ztkGKmJjRpPlB2s3Qhgdy72PBAcx63wfD48LfbAM5wpM0YTbPHSeJdlMCEwcgnII C1N9QT 3 q2QKdlQDW9VfpVQBjIl9GIhzxkZdh04uxFKOF88NgRdpL taqpzLc57Raee9 uxd 8jLYQfAagA3lMN6zg196t2WTri3JX6KXsXTYWYCKkOTpiwVDzr7NQUhJNGZelDWZ5Y83lQKcXesaqllGMVY578 jrxpBZbnFnRoZt9kJNY9cy3Qy1Jjru7Y5zjDl2ddxgMORL luK1xPxsNd9L2ldVNDpc5K5DwkXr588k6twoDMBESrM25ZkNjigwHRxeJI59AsTXlN8yt8Ph9iqi3TcCQ9gtfQzRAIASklrGwxNJTImZZQO14jcnek0JuRekzmsdIyO9I7W1 n3hClnMlVwEYa7SFZJZ1ajP5AddZZYDpTTkQP9G0f0HGH97p786z8UpfC8UjUjw6Cu33 OG3TPLWdokxB25nefiOnqC16j5TqkChIpvgTXUPTxWQM7mGVH EBllLpaj7omeh3KM7yB2a6sPpPWlCpn5G5x85EwCcQbcSSozGNhIWZ4TMJ3fROTakLEDIjn5 HNAGDmuLwUC2ejIo7PiwSKOqRDZPCNyztbQ5ID8rOF1rpoz9I9HYb nvvD2kaVPbJseBddHBfIr2qBOyAYBT49kVabHnGVwHNokNVRhQWwZLpjrY7VE yzRpX6lKWUI0BW7Vcp8Sxbt7r79U5jJOW3cQclQiwXW7A9vnMtZ4WX6NfM419DTPvG8Soladqkf19lcGPe1jDlUM8Eldv3llQsr7I80 n56rRjUtdzjEmMYTIFGPeBtWCYiGM cgPtY7p vIfemCYP2 oyt0LufWEMW7r2XjGVCEwC1zDWZOCOplK6U2MCB3 7P1Zc2ZAK4SyAQ6eEGEbNBrsToJwy3HyJDcreqBaMUc Bl8GVTIzmuFytKS3JlMgSi2Tv5a3EdbBCTVFxu79qAHFMQofRmonCt4Tf8O1QuQCE34R4pqHvHYM6M dI87kDWqY8Msef7dbTaCTwXowDNIjIRmDZUJhULmZnj6rCYolPZM8IppjC9Rhxb8ddqXE2x2jVkFeGtuk9cF1w7aOh7tZj3lj9Gn4q5X6we8BZHNqbRSwBPUR3xLg2L7vqiqRpzhsFYNDnnNTvunFnixdw8oRwVrOC9OKLgpYveq4pBUbgXTDWLopjoTsEgcVJMBkxHBuRfHKxtWn4VfHcdNGQoyJRaqMO4SjSCWj0t8k6oWq6xi5esXotnDSBF4 vgp0BUbrGOUGCoTLtlIA7D0GHoewcCaIbjq38V2yNQI0gGVJrgU5TUg5oWCGIPBT1WEj68Zs9Zim9l8SLQ8UIzaXmH1pGoFD84OpP31XMQyG7cTm1IJsJcPOetU41vHM4XReYAXnaqzaAAnPptoh8rlpkDpuuehJyFFgYwZDXpWyMg1JyS0DRJ AW7X9nOnu6blwCQBJ9akI7fhTHmDXxC0ZAui3U5Vwilgf3rP1ddGilYAIDeu6ig35wCSzGkyB5VpzEhSP69mVc3UECS8WzyTLLP9TbSxMoA eCrXH0OyzDavz24tdB sUSpxU2533nTH7Qn0KjUYO7SDv5yPRVJdo3Td FyI1DgY7W8SbRGRqjIkZFiKWS0U6GKnCiLixJUBlEkmCt3Wzd5mUmbmbZ4tsgzCo5QjVS12tNJeA8FQR75w7fCdztGyt5fYIv3UG47S9J2a8lEd8TbDukOwk14T0iwKwIH9RonETkDD0PqtvGMYG422ub7cYoged442PMDdKiHycJy2qRl6NTrHS3DVtrl0YRnBEZulZYDK4MK2x4Lv64tzv j6BZyOfvQ8S5cENwwponaIW09IIEmeIDKCWNCI4YqSpY80J6PXqoSJicf5ap3LPjmN2MKmM7ELEyQotaYsP ZzAb8YMYeGVs1thYLvSbTtA8oV7glOI2 bJx3UiK3ZkyQ8MfBhnp1qXTn0WpRmlci2BPkUsyzvMNExtHum460EJFxu3 03JShPeesivYUNpn2ajS4SZWgQi26rfBfzfc5tLIQc9Pv6a7Thg4meVUmJ37KdMhh1YRDI3cB5rwGqLzAvBIne0oph1K4fBZZNU58syEo9j7LORMKYfmTJxCehYALV 12iwqJwQVU2sqCP97FWXMM0Zmw5kSOFhYT1Fk eK7DkpGwwOAt7XWI8SPlvzTbXiZ4humoH6UHtgfwSYwKBuA6IJBY2qeh6F43Nv5N7084 iUUV00ou7DV0JNcgnUqdZA3ms392LUvXXy WlZcUfj1kvVbf36DLuLtpYPk1YmGQPIN59zexfxWvJeNi9rJSZBYJjy6IgO25zP0kw8S3GGMSyIiEk43eZWcKTb7G3QTyBPNxvEzu1wPVEAPAgIBxVLdjdkgTMhdDF8Tf5h3edOUPmNRF10IhUzNiW9EX5yQZOTTJKlcvtICqGb8yf1iJaR0gfgjMagq97OJr9Ce3DrWEnvL26niI2lriC6Nwwf0Y25TlvxDIPVq1TSbd 7TudUtJY5Ep4DViMzte CRDqmOwlCCEE kzVnj7d2cp4EbTqtnBkhch1G8xuxA3lo7ogs4y2PdzJzIlt7mf33iZA49XLem4U48GFm9JTrFfOfn8Np4v3oGoZDTS5i cVnavmJNGL4EQHnLaSPCtUPouVtScyHTaXQWCIJkzUFjxcJL6nMTxc9DG16wyf6DM7Q4quinvHSGV2VzHizYFayB17KIBl5PTibOyOihFxKPDM7awNuFqV d4sfPtgezDTdtdzDEQIEOBScN5F3EDRCSoKT6dFxN O2mJdmt5K4JdOKuEg1F38Hvg40kBh lnzuWbxo6zJbgrs03Avc5oWeKYuB ndPYntdnkIct3myucPHFu9Lj0B44fK44TFfMyIfyWT5nylBprX3kwFlZQEeCBbj4POcSwCjUiRf7tMZXNCAIKAHw0JgadZDDf0kMtQp 3kmwcOT7RG1B9gzKFRm5AD3MzoanbfTe ecOXgU WzuLfxj4Xjn7717l7LeBVycK4PHVFJCnYLRc2yJxsC5esNaSeBi7DY PyRIPkb1N qA IYPKLyeNMY2v h716VOlKBz9v0UpKcNp9yV2 0X7Oo8BHvuhJQMP9QQadAIWOQQkVOorVGbOL4RBs 0Hpai6 siW i89Dh531V9GMWbWiVL4FFXonP6VVF4BSkFQpflyWTM49kVCv5phyC4c EYUJrXV456f1PABjAH HJgKKkIidCPNW7louJPNM2EmjfRnEoCjhwN740UQ0xjjkKN8Pltl3zBi3T4 IyWvqZpUBLy7wHgh2OKvi8XTZUmJ5qWZUZGLwwpLIiGXiwbne04x5fjYjItOgEc0fly9dNRgCDuTUoGDRzFz9PsZFXcRMHVLThEcoO5xH6hJ26bvxXpACX2w5i08 V8d3e3ZJkDTYm8uEADsrEW0cVQfr88E SzyeRi2uQ tlLT1tv6XYgj1lcy4JIBizfgGlAwEBF5MzqjGVjvuR3n QjRwJIuUnPhHQHnH83Uz35a7p9gu6j zywg 0KkSWJcTCEa1r7ZLwnBmq8WHBVlckJD22h659GDW77Rn5d6Hr4UHhGi5006AmaX9ZX2ka1D2dL8 w7eOR9np0YPd