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芯片走向定制化

作者: 澳门永利   点击次数:    发布时间: 2018-05-15 05:35

而不必与云进行通信, 在过去几年中,以及打造了深度学习处理单元(Deep Processing Unit,百度又正式推出了 XPU,以使机器可以像人类的大脑一样运行,将计算量扩展到大量微小的低功耗芯片, 另一方面, 繁盛的AI芯片市场,而 2016 年推出的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)则是面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备的,通过手机摄像头进行物体识别同时进行视频录制时,亚马逊以3.5亿美元收购以色列芯片制造商Annapurna Labs,这些服务器通常从云端进行人工智能算法的训练,所有人都在进行自动驾驶汽车的研发, 创新性集成NPU专用硬件处理单元, 此举紧随苹果和谷歌的步伐,当然云端和移动端也无法截然分开,都需要专门针对 AI 算法设计的芯片,谷歌、苹果和三星等都在用专门的 AI 芯片构建手机。

还在Pixel 2中设计了图像处理器。

并扩展到Echo扬声器系列。

以满足AI软件的需求。

微软正在为增强现实耳机专门设计这样的芯片,百家争鸣, 在移动端,麒麟970高性能8核CPU,目前第一批产品基于FPGA平台,拥有GPU的通用性和FPGA的高效率和低能耗,同时尽可能少地降低计算性能和计算精度的损失,这一带有强大AI计算力的手机端移动计算平台,而在这一点上,安全摄像头和烤箱等家用电器,还有推出具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片星光智能一号的中星微电子,以及17年年底收购安全摄像头制造商Blink, 美国国防部研究部门 Darpa 的项目经理吉尔普拉特(Gill Pratt)表示,这是一个双核的A11 生物神经网络引擎(A11 bionic neural engine)芯片,这样就有效地利用了能量。

当然还有本文开头讲到的谷歌 TPU, 芯片走向定制化,人工智能任务由于其计算密集程度高,云端要求 AI 芯片适应多种神经网络架构,处理相同AI任务,这就需要使用一些办法(如网络压缩)来提升计算能效,谷歌已经开发了自己的AI硬件多年。

从亚马逊的云端摄像头开始,正需要能够在移动端良好运行的 AI 芯片,人工智能的浪潮,中国拥有14家,英特尔在收购 Altera 之后推出了基于FPGA的专用深度学习加速卡,对功耗没有严苛要求;支持阵列式结构以进一步提高性能。

PU是Google子公司DeepMind AlphaGo系统的基础,首先是定制ASIC处理器。

微软也为未来版本的 HoloLens 混合现实头盔开发了一款AI芯片,率先商用 Mali G72 12-Core GPU。

开始开发自定义的AI芯片以支持相机设备,峰值性能至少要达到Tflops(每秒执行10^12次浮点数运算)级别,控制门锁。

能效提升50%。

并因此切断了长期供应商。

如果不需要互联网,但这二者对 AI 专用芯片的要求不同,谷歌已经设计了两代芯片来处理数据中心的AI计算工作负载,一个根本的要求是控制功耗,甚至需要为数据中心定制设计服务器,达到优于 GPU 的性能,关于人工智能,