AI芯片与未来:DPU、GPU、NPU、ASIC和FPGA
随着深度学习对算力要求的不断提升,各家公司开始研发生产专用于深度学习、DNN 的运算芯片或基于 FPGA 架构的半定制芯片……
随着深度学习对算力要求的不断提升,各家公司开始研发生产专用于深度学习、DNN 的运算芯片或基于 FPGA 架构的半定制芯片……
手机芯片通常是指应用于智能手机通讯、应用处理等功能芯片的总称。
人工大脑离我们有多远?也许还有很长的路要走,但大脑网络基本元素突触的工作模拟现在似乎近在咫尺。
虽然神经形态芯片在能够同时运行多个计算方面取得了重大进展,并且既能计算也能存储数据,但它们还远未达到模拟大脑的能源效率。
谈及未来布局,Rob Fishert透露,Imagination不仅注重通过扩展来满足计算需求,而且还注重通过提高效率来管理所需的计算量。为了满足不断增长的需求,这两方面都必不可少。
10月26日,AICC2021人工智能计算大会期间,浪潮信息与IDC联合发布《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》。
12月1日,由智东西主办的GTIC 2020 AI 芯片创新峰会将在北京国家会议中心正式开启。Imagination副总裁、中国区总经理刘国军先生受邀出席此次活动,并将发表《多核GPU与专用NNA推动从云到端侧智能应用》的主题演讲。
日前,Imagination发布其最新一代IMG Series4神经网络加速器(NNA)产品,该公司视觉和人工智能部门高级总监Andrew Grant在接受媒体采访时指出:“虽然目前市场上已经有能满足自动驾驶需求的AI芯片,但功耗不够理想。所以,我们花两年时间去了解和评估客户需求,推出了高性能低功耗的4系列NNA产品,并且将自动驾驶作为主打市场”。
Imagination发明的人工智能芯片采用双缓冲器的渲染结构,不仅极大的提高了数据的渲染效率,同时也减少了数据丢失以及误传的风险。
7月30日,由中国人工智能产业发展联盟(以下简称“联盟”或AIIA)计算架构与芯片推进组主办的“2020年度AI芯片交流会”在北京顺利召开。会议以聚焦“芯”产业,搭建“芯”桥梁为主题,来自AI芯片相关领域的学术界、产业界领导专家代表百余人出席了会议,交流会上,由AIIA总体组组长孙明俊重磅发布《AI芯片技术选型目录》(2020年7月版),引起巨大反响。