AI芯片加速图像识别 AI chip accelerates image recognition 法国研究机构CEA-Leti和LIST在2020年VLSI研讨会上展示了一种概念验证芯片,该芯片集成了低功耗物联网节点和人工智能加速器,并展示了超快的唤醒时间,峰值至空闲功耗降低了1500倍.对于机器学习任务,该节点每秒可提供高达1.3tera次运算/瓦特(TOPS/W)或36个gop. 这款名为SamurAI的芯片在占用检测系统中进行了测试,该系统包括PIR传感器.224×224像素黑白摄像头.F…

本文由云+社区发表 做为大数据生态系统中最重要的底层存储文件系统HDFS,为了保证系统的可靠性,HDFS通过多副本的冗余来防止数据的丢失.通常,HDFS中每一份数据都设置两个副本,这也使得存储利用率仅为1/3,每TB数据都需要占用3TB的存储空间.随着数据量的增长,复制的代价也变得越来越明显:传统的3份复制相当于增加了200%的存储开销,给存储空间和网络带宽带来了很大的压力.因此,在保证可靠性的前提下如何提高存储利用率已成为当前HDFS应用的主要问题之一. 针对这些问题,英特尔.Cloudera…

官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用:NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low latency, high-throughput inference for deep learning applications. TensorRT can be used to rapidly opti…

from:https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年,大多数先进的ML袖珍电脑(你仍称之为手机)将有能力执行一整套任务.个人助理将变的更加智能,它是打造这种功能的切入点.语音识别会不断优化.私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端.因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的能力,并使用搜索引擎来搜索数据. 以下是我的几个预测: 1)实时健康分析 - 当前,智能手表会监控您的心率和步数,并将其发送到您的手机中,之后手机会将其发送到云端.在不久的将来,您的个人AI将会实时读…

AI 的热潮还在持续,AI 的战火自然也在升级.英伟达作为这一波 AI 浪潮中最受关注的公司之一,在很大程度上影响着 AI 的战局.上周在美国举行的 GTC 2019 上,黄仁勋大篇幅介绍了英伟达在 AI 软件和计算力方面的提升,但售价仅为 99 美元(约 664 元人民币)的 Jetson Nano 人工智能计算机却成了最受关注的焦点.本月早些时候的 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌也发布售价 149.99 美元(约 1009 元人民币)的 Edge TPU 开发板.虽然是最受关注的…

深度 | AI芯片终极之战 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTQ4NjQzMw==&mid=2652712307&idx=1&sn=28806ccb69a5f5d1142ac5f79ccde395&chksm=847dba7db30a336bfde664a5f2b75fdc443ac541483542eada358f298965614f60e3faaecf7e&scene=21#wechat_redirect 2018-0…

继「人工智能AI芯片与Maker创意接轨」的(上)篇中,认识了人工智能.深度学习,以及深度学习技术的应用,以及(中)篇对市面上AI芯片的类型及解决方案现况做了完整剖析后,系列文到了最后一篇,将带领各位Maker进入智能化的世界,你也能轻松成为一位AI应用创作者. Maker如何进入AI领域? 对Maker而言,要如何进入智能化的世界呢?我们可从几个方面来综合评估:创作智能化目标.算力(AI芯片).算法(模型/网络).训练数据及开发工具. 首先,确认创作内容的输入和输出项目为何?通常输出与输入的内…

在人工智能AI芯片与Maker创意接轨(上)这篇文章中,介绍人工智能与深度学习,以及深度学习技术的应用,了解内部真实的作业原理,让我们能够跟上这波AI新浪潮.系列文来到了中篇,将详细介绍目前市面上的各类AI芯片,进一步分析不同类型的芯片. 目前市面上对人工智能(AI)芯片常见的作法大致可分成五大类:通用型的CPU(Central Processing Unit).半通用型的GPU (GraphicsProcessing Unit).半专用型的FPGA (Field Programmable Ga…

近几年来人工智能(Artificial Intelligence, AI)喴的震天价响,吃也要AI,穿也要AI,连上个厕所也要来个AI智能健康分析,生活周遭食衣住行育乐几乎无处不AI,彷佛已经来到科幻电影中的那个世界,面对这波「智能」新浪潮,身为Maker的我们自然不能缺席.本文将分成上.中.下三篇介绍AI芯片的发展,以及Maker们如何使用AI芯片与创作接轨. AI这个领域看似深不可测,大家都说你得先学个线性代数.机率再加上一堆理论以及看了就头疼的程序代码,再经过数年修练,就能小有成就.不过,…

下一波大趋势和大红利从互联网+让位于人工智能+,已成业界共识.在AI的数据.算法和芯片之三剑客中,考虑到AI算法开源的发展趋势,数据与芯片将占据越来越重要的地位,而作为AI发展支柱的芯片更是AI业的竞争“核心”.在围绕AI芯片一系列跑马圈地的“运动”中,已不是“单点作战”的竞争,而是涉及路线.架构.应用.生态等全方位的维度. 路线之争 可以说,芯片将决定新AI计算时代的基础架构和未来生态.因此,谷歌.微软.IBM.Facebook等美国巨头都投巨资加速AI芯片的研发,旨在抢占制高点,而国内AI芯…

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算…

2015年的秋天,北京的雨水比往年要多些,温度却不算太冷.这一年里,年仅23岁的姚颂刚刚拿到清华大学的毕业证书;32岁的陈天石博士毕业后已在中科院计算所待了整整8年;而在芯片界摸爬滚打了14年的老将何云鹏却毅然辞掉了长虹芯片高管的职位,华丽创业转身. 2015年的秋天,在大洋的另一端,英伟达的股价还在20多美元徘徊,谷歌公司内部却开始秘密地用上了TPU芯片;在彼岸的中国市场里,百度研究院两位高管:副院长余凯与异构计算团队负责人吴韧陆续离职,成立了两家芯片公司——地平线与异构智能. 2015年的秋…

阿里巴巴第一颗自研芯片正式问世.9月25日的杭州云栖大会上,达摩院院长张建锋现场展示了这款全球最强的AI芯片——含光800.在业界标准的ResNet-50测试中,含光800推理性能达到78563 IPS,比目前业界最好的AI芯片性能高4倍:能效比500 IPS/W,是第二名的3.3倍. 张建锋说:“在全球芯片领域,阿里巴巴是一个新人,玄铁和含光800是平头哥的万里长征第一步,我们还有很长的路要走.” 含光为上古三大神剑之一,该剑含而不露,光而不耀,正如含光800带来的无形却强劲的算力.在杭州城市…

含光出自<列子·汤问>篇有“上古三剑”一章,寓意含而不露,光而不耀,象征含光 800 无形却强劲的算力. 含光 800 是一款 AI 芯片,偏重推理.据介绍,1 颗含光 800 的算力相当于 10 颗 GPU,目前基于含光 800 的 AI 云服务已在阿里云上线. 官方数据显示,含光 800 在芯片测试标准平台 Resnet 50 上的具体分数为:性能 78563 IPS,是第二名(15012)5 倍:能效比 500 IPS/W,是第二名(150)3.3 倍. 简单来说,含光 800 这样的…

雷帝网 乐天 10月17日报道 比特大陆今日正式发布终端人工智能芯片BM1880,一同发布的还有基于云端人工智能芯片 BM1682 的算丰智能服务器 SA3.嵌入式AI迷你机 SE3.3D 人脸识别智能终端以及基于 BM1880 的开发板.AI模块.算力棒等产品. 比特大陆产品战略总监汤炜伟表示,比特大陆云端人工智能芯片以9个月的速度快速迭代,基于芯片的相关产品在实际运行中表现良好,合作正在广泛展开,很多安防项目持续落地. "同时,由于目标市场应用需要端云一体化的 AI 解决方案,为了更好地满足…

课程作业,正好自己也在学深度学习,正好有所帮助,做了深度学习的AI芯片调研,时间比较短,写的比较仓促,大家随便看看 近年来,深度学习技术,如卷积神经网络(CNN).递归神经网络(RNN)等,成为计算机视觉等相关领域的研究热点之一,取得了一定的研究和应用成果.回顾人工智能发展史,早在上世纪 80 年代末期,Geoffrey Hinton等人便提出深度学习的方法,并且在数字手写体的识别问题方面取得突破性进展.进入90 年代后,由于对深度学习理论认识和硬件系统计算能力的局限性,深度学习技术的发展受到制…

据网上搜到的新闻报道,截止2019年,已经有20家企业投入到 AI 芯片的研发中,其中有很多厂商的芯片已经流片甚至商用了.为何有这么多公司在做AI芯片呢?简单来讲就是四个字:有利可图.具体来说有以下三点. 1. 算法对算力需求很大 其实神经网络.反向传播的算法早在1986年就提出来了,但是深度学习从2012年开始才大放异彩,原因是它需要输入海量数据和非常大的算力,在当时不具备这样的条件.如今随着人工智能在图像识别.语音识别.自动翻译等领域的飞速发展,新的模型每天都在出现.他们对算力的要求越来越高…

AI 芯片的分类及技术 人工智能芯片有两种发展路径:一种是延续传统计算架构,加速硬件计算能力,主要以 3 种类型的芯片为代表,即 GPU. FPGA. ASIC,但 CPU依旧发挥着不可替代的作用:另一种是颠覆经典的冯·诺依曼计算架构,采用类脑神经结构来提升计算能力,以 IBM TrueNorth 芯片为代表. 1. 传统 CPU 计算机工业从 1960 年代早期开始使用 CPU 这个术语.迄今为止, CPU 从形态.设计到实现都已发生了巨大的变化,但是其基本工作原理却一直没有大的改变. 通常…

AI芯片体系结构目标图形处理 AI chip architecture targets graph processing 可编程图形流处理器(GSP)能够执行"直接图形处理.片上任务图管理和执行以及任务并行性".设计GSP是为了满足人工智能处理的需求,而这些需求以前是GPU.CPU或DSP无法满足的. GSP体系结构由一系列图形流处理器.专用数学处理器.硬件控制和各种类型的数据缓存组成.GSP可以提供:"真正的任务级并行,最小限度地使用片外存储器,深度优先的硬件图形调度,完全…

过去70年,计算机一直遵循冯·诺依曼架构设计,运行时数据需要在处理器和内存之间来回传输. 随着时代发展,这一工作模式面临较大挑战:在人工智能等高并发计算场景中,数据来回传输会产生巨大的功耗:目前内存系统的性能提升速度大幅落后于处理器的性能提升速度,有限的内存带宽无法保证数据高速传输. 12月3日,快科技获悉,达摩院成功研发新型架构芯片.该芯片是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体AI芯片,可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈,满足人工智能等场景对高带宽.高容量内存和极致算力的需求. 在特定AI场…

百度AI之百度图像识别java版本使用\ 官网 http://ai.baidu.com/ 创建应用 查看 appid,appkey,sk 下载sdk https://ai.baidu.com/sdk#vis 查看开发文档 http://ai.baidu.com/docs#/ImageClassify-Java-SDK/top sdk的jar包 或者通过maven形式导入 <dependency> <groupId>com.baidu.aip</groupId> <…

​芯片一直是个神奇的东西,表面上看是电脑.笔记本.智能手机改变了世界,其实,真正改变世界的硬件内核是芯片,芯片相关的技术才是科技界最实用.最浪漫的基础技术,也正因如此,谁掌握了芯片基础技术,谁就能立于不败之地,分分钟攫取高额的利润,最典型的例子就是三星,他们在功能机时代就同诺基亚.摩托罗拉并列为三大巨头,也被中国青年誉为"最值得购买"的三个品牌之一.现在,他们的Galaxy又是唯一能同iPhone匹敌的明星机型,毫无疑问,苹果.三星在终端市场是死对头,乔布斯曾亲自制作PPT讽刺其跟风,…

机器之心报道,作者:李泽南. 去年的 7 月 5 日,百度在北京国际会议中心开办了首届「AI 开发者大会」.在会上,百度首次喊出了「All in AI」的口号.一年的时间过去了,今天在同样地点举行的第二届开发者大会上,李彦宏说道:去年我吹过一个牛,百度的 L4 级别无人驾驶车的量产,会在 2018 年的 7 月份.今天我要说的是,这个牛,马上就要实现了!而百度的最新战略.技术实力.以及生态发展也在这场大会上一一展现在我们的面前. 本次大会的亮点: 全球首款 L4 自动驾驶巴士「阿波龙」量产下线…

AI芯片结构目标图形处理 AI chip architecture targets graph processing 东京--AI处理器设计师Blaize,原名ThinCI(发音为"ThinkEye"),透露其完全可编程图形流处理器(GSP)将于2020年第二季度投入量产. Blaize联合创始人兼首席执行官迪纳卡•穆纳加拉(Dinakar Munagala)称,尽管这家成立6年的初创企业对其产品规格(如功率水平和基准测试结果)一无所知,但其测试芯片已于2018年年中在全球范围内进行了…

资料来源:头条<人工智能影响力报告>中的人工智能十大热门芯片 iPhone X内部搭载了一颗全新定制的处理器——A11 Boinic,用来承担人脸识别和移动支付的工作负荷.双核心A11芯片运算量能够达到6000亿/s.在智能手机上安装专业化的芯片,意味着主芯片运算量减少,电池寿命提高. 作为AI算法的“摆渡人”,到底有哪些智能芯片被AI热烈追求? 1.GPU GPU(Graphics Processing Unit):图形处理器,又称视觉处理器.显示核心.显示芯片,是一种专门在电脑.移动设备(…

AIstudio https://aistudio.baidu.com/aistudio/index 关于AI Studio AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的一站式AI开发平台,提供在线编程环境.免费GPU算力.海量开源算法和开放数据,帮助开发者快速创建和部署模型. EasyEdge 可基于多种深度学习框架.网络结构的模型,快捷生成端计算模型及封装SDK,适配多种AI芯片与操作系统. 基于Paddle Lite研发的端计算模型生成平台,能够帮助深度学习开发者将自建模型快速部署到设备…

通过StartDT AI Lab专栏之前多篇文章叙述,相信大家已经对计算机视觉技术及人工智能算法在奇点云AIOT战略中的支撑作用有了很好的理解.同样,这种业务牵引,技术覆盖的模式也收获了市场的良好反响,而奇点云AIOT在市场的大面积铺开又给算法部门带来了新的挑战,也就是如何进一步的降低算法端计算成本,从而提升业务利润. 目标很简单,就是将现有算法模型在不降低准确性的前提下,缩小模型尺寸以节省硬件存储成本,简化模型计算复杂度,以节省硬件计算成本.这又小又快的模型优化要求,我们一般统称为模型加速问题…

苹果iPhone X上搭载的那颗A11仿生芯片,到底牛在哪? 上周,苹果公司在刚刚落成投入使用的“飞船”新总部(Apple Park)举行2017年秋季新品发布会,整场发布会基本被iPhone X抢尽了风头(想采访一下iPhone 8/8p的心理阴影面积).iPhone 8/8p和iPhone X都搭载了苹果自研的A11 Bionic(仿生)芯片.虽然苹果全程并没有在这款芯片上花太多功夫介绍,但我们仍旧知道它集成了一个专用于机器学习的硬件——“神经网络引擎(Neural Engine)”.可别小…

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点 导言 据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家.美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家.本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助.小编会从AI芯片.应用层算法.应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中…

前言:宜信技术人物专访是宜信技术学院推出的系列性专题,我们邀请软件研发行业的优秀技术人,分享自己在软件研发领域的实践经验和前瞻性观点. 第一期专访我们邀请到宜信科技中心AI中台负责人王东老师,从大数据和AI赋能金融业务的角度,分享了中台.大数据.AI等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路. 王东老师从技术视角到业务视角,在中台的落地契机.AI与大数据关系.AI和大数据技术的落地等方面提出了自己的看法. 记者:很多人将金融行业的发展划分为三个阶段:信息金融时代,主要指银行卡的出现,银行开始做集中的数…