​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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…