Прикладные исследования

Чтобы продемонстрировать высокую энергоэффективность нейроморфного процессора в распознавании голосовых команд использовались нейронные сети, размещенные на процессоре NVidia GTX 1650 Ti и на АЛТАЕ-1. Подробности на официальном сайте компании "Мотив НТ"...

В качестве модели физического процесса использовался вентилятор с управляемой частотой. Нейронная сеть, размещенная на GPU, CPU, ARM-процессоре и АЛТАЕ-1, предсказывала скорость и направление его вращения...

Чтобы продемонстрировать эффективность работы нейроморфного процессора, сравнивались классическая нейросеть, работающая на GPU, и спайковая нейросетевая модель, исполняющаяся на микропроцессоре АЛТАЙ-1. В рамках задачи имитировалась работа СКУД под воздействием характерных шумов,...

Чтобы продемонстрировать высокую энергоэффективность нейроморфного процессора в распознавании голосовых команд использовались нейронные сети, размещенные на процессоре NVidia GTX 1650 Ti и на АЛТАЕ-1. Подробности на официальном сайте компании "Мотив НТ"...

Чтобы продемонстрировать энергоэффективность нейроморфного процессора в детекции объектов в городской среде, разработчиками "Мотив НТ" сравнивались классические нейронные сети, исполняемые на NVidia Geforce GTX 1650 Ti, и спайковые нейронные сети, размещенные на АЛТАЙ-1...