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泛亚电竞官方网站_清华大学举办第三届未来芯片论坛,并发布《人工智能芯片技术白皮书(2018)》

编辑:泛亚电竞网址 来源:泛亚电竞网址 创发布时间:2021-06-25阅读2030次
  本文摘要:和更慢的发展。

和更慢的发展。在这个过程中,人工智能本身也很可能被用作开发新的芯片技术,构成算法和芯片相互促进的良性循环状况。

通过《白皮书》,我们可以清楚地看到AI芯片是人工智能产业与半导体产业交叉融合的一个新节点,涉及到多个学科、多个领域的理论和技术基础,强调基础扎实、创新能力强的人才市场需求。《白皮书》的内容详细说明,《白皮书》第一章明确提出了AI芯片技术的最重要地位和我国未来芯片和人工智能领域发展的意义。《白皮书》第二章总结了AI芯片的技术背景,从多个维度明确提出了符合不同场景条件下理想的AI芯片和硬件平台的重要特征。

这些特征包括具有大数据处理能力、丰富内存处理单元没有计算能力的新存储器,具有解决冯诺曼结构存储墙瓶颈的动态调整计算精度能力,尽量低精度超出预期效果,具有节约大量存储器、减少能源消耗的强有力的软件工具链《白皮书》第三章解释了近年来AI芯片在云外侧、边缘和终端设备等不同场合的发展情况,总结了云和边缘设备必须解决问题的不同问题,云和边缘设备如何合作应用AI。具体来说,云外侧AI处理主要强调精度、处理能力、内存容量和比特率,执着于低延迟和低功耗的边缘设备AI处理主要关注功耗、响应时间、体积、成本和隐私安全性等问题。目前最广泛的方法是在云中训练神经网络,在云(边缘设备收集数据)或边缘设备中进行推测。

未来的云端和边缘设备和他们的网络可能包含巨大的AI处理网络,他们之间的合作训练和推测是尚未探索的方向。《白皮书》第四章分析在CMOS技术特征尺寸接近无限大背景下,融合AI芯片面临的框架挑战,AI芯片的技术趋势。一方面,研究具有生物系统优势、避免速度慢等缺点的新材料和新设备,使用新的计算结构和计算模式,另一方面,将芯片建设从二维平面扩展到三维空间,使用更先进的设备建设手段和建设技术,是AI芯片技术长期以来最重要的两条路径。

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《白皮书》第五章讨论了当前CMOS技术构建的云和边缘AI芯片构建的创造性。未来云和边缘AI芯片将分别围绕大量数据处理能力、计算任务灵活性配置、低功耗、高效率等开展构造性。以软件定义的芯片为例,利用软件和软件协同的设计构想,使硬件结构和功能随软件的变化而变化,同时没有处理器的灵活性和专用集成电路的高性能和低功耗,是AI芯片在CMOS技术路径上构建的例子。《白皮书》第六章主要说明AI芯片的重要存储技术,包括传统存储技术的改良和基于新兴非易存储(NVM)的存储解决方案。

DRAM和NAND存储器由于高密度的单元结构特征,一般用于小容量的片外存储器,但3D存储器的构建已经证明了降低商业存储器的比特率和容量的有效战略。基于新兴NVM的电影存储器(例如热力学存储器(PCM),阻变存储器(ReRAM)可以获得比传统NVM更好的存储速度和低功耗,可以以非常有限的功率工作,特别吸引物联网边缘设备的AI芯片。

的双曲馀弦值。《白皮书》第七章重点讨论了AI芯片在技术、设备、电路和内存方面的最先进研究,以此为基础的内存计算、生物神经网络等新技术趋势。

白皮书认为,基于新兴非易失性存储器件的人工神经网络可以利用非常低的功耗构筑信号并行处理,获得高的数据突然的亲率,将来会成为模拟遗产中计算的基础技术。以清华大学研究人员的工作为例子,展示了阻变内存阵列需要顺利构筑灰度脸部分类,能源消耗比Intel低1000倍。

《白皮书》第八章解释了神经形态计算技术和芯片的算法、模型和重要技术特征,分析了该技术面临的机遇和挑战。神经形态芯片具有低功耗、低延迟、高速处理等特点,基于传统CMOS技术和新型纳米设备的神经形态,芯片在图像识别等人工智能任务方面取得了良好成绩,但也面临算法单一、模型不完善、芯片性能提高等问题。随着更充分地挖掘人脑运营机理,神经形态芯片相信会有新的突破。

《白皮书》第九章探索AI芯片的标准测试和发展路线图。客观评价和相对不同的AI芯片(标准测试、Benchmark)、可靠的预测AI芯片的发展路线对技术创新和产业发展具有最重要的指导意义。

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在与CMOS技术的标准测试和发展蓝图制订中,技术选项和通用性达成协议的具体定义不同,AI芯片多样化应用于算法、系统结构、电路和设备明确提出了确认标准和路线图的联合基础。AI芯片的测试标准和路线图的制作,必须打破设备和电路水平,综合考虑各种因素的整体,算法研究者、设计者、电路设计者和设备专家必须共同努力。《白皮书》最后一章对AI芯片的未来发展开展了未来发展。由于整个人工智能技术的发展还处于初级阶段,人工智能芯片行业的发展也面临着巨大的不确定性。

这种不确定性为各种AI芯片技术创新取得了巨大的舞台,希望在这个舞台上看到前所未有的精彩表演。附有白皮书iTunes链接:《人工智能芯片技术白皮书(2018)》中文版:清华云盘谷歌Driv;百度网盘《WhitePaperonAIChipTechnologies《2018》Englishversion:清华云盘谷歌Drive;百度网盘原创文章允许禁止刊登。

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