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2019年人工智能芯片

发布时间:2019-10-09关键词: 人工智能

算法的性能要求主要体现在三个方面:一是计算单元与存储单元之间海量数据的高速性要求。这不仅需要一个强大的高速缓存和片上内存,还需要计算和内存单元之间的大带宽。2。对专用计算能力的高需求。卷积、残差网络、全连接等大量的特殊计算需要处理。提高运行速度,降低能耗。第三,海量数据本身的处理也提出了新的要求,特别是非结构化数据的增加,给传统的结构带来了很大的压力。

经过60多年的风风雨雨,终于迎来了第三次爆发。第三次爆炸的核心是算法的出现,但它背后的支持是数据和计算能力。对于整个行业来说,在算法、数据和计算能力三个基本要素中,获取和处理数据的难度,特别是海量数据的难度正在下降。算法也在模型的基础上不断优化。数据和深度算法的统一能否实现跨越式发展,已成为市场关注的焦点。

通用CPU在中国可用,但效率低下。例如,在图像处理领域,主要使用CNN(卷积)技术。在自然语言识别和语音处理领域,RNN主要用于语音识别。虽然这两种算法有很大的不同,但它们本质上是向量和矩阵运算,主要是加法和乘法,辅助一些除法和索引。操作。传统的CPU可以用来做以上的操作,但是CPU也有大量的计算逻辑控制单元,这些单元没有在计算中使用,导致CPU在计算中的低成本性能。

由于CPU在计算上的弱点,它为大规模并行计算和加速计算留下了市场空间。从广义上讲,面向计算可以称为基于传统体系结构的GPU、FPGA和ASIC(专用),也可以称为类脑、可重构等,目前正在研究中,但还远未投入商业使用。

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