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lol比赛押注平台:以及发展较慢。在这个过程中,人工智能本身也很可能被用来开发新的芯片技术,构成算法和芯片相互促进的良性循环局面。

通过《白皮书》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新节点,涉及多个学科和领域的理论和技术基础,凸显了市场对基础扎实、创新能力强的人才的需求。《白皮书》内容细节:《白皮书》第一章是开头,明确提出了AI芯片技术最重要的地位,以及对我国未来芯片和人工智能发展的意义。《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AI芯片的关键特性和满足不同场景理想条件的硬件平台。

这些特点还包括:对于丰富的内存处理单元或者没有计算能力的新内存具有大数据处理能力,解决了冯诺依曼架构的“内存墙”瓶颈;具备动态调整计算精度的能力,用于尽可能降低精度低于预期效果,节省大量内存,降低能耗;有了强大的软件工具链,就需要构建一个集成的过程,将不同的机器学习任务和神经网络切换成可以在AI芯片上高效执行的指令代码。《白皮书》第三章阐述了近年来云外、边缘、终端设备等不同场景下AI芯片的发展,总结了云端和边缘设备必须解决的不同问题,以及云端和边缘设备如何协同支持AI应用。具体来说,云外AI处置主要强调准确性、处置能力、内存容量和比特率,同时坚持低延迟、低功耗;边缘设备的人工智能处理侧重于功耗、响应时间、体积、成本和隐私安全。

目前最广泛的方法是在云中训练神经网络,然后在云中(边缘设备采集的数据)或者边缘设备中进行推测。未来云和边缘设备以及连接它们的网络可能会包含一个庞大的AI处置网络,它们之间的协同训练和推测是有待探索的方向。

《白皮书》第四章分析了在CMOS工艺特征尺寸趋近无穷大的背景下,AI芯片面临的架构挑战和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器件,采用新的计算架构和计算范式;另一方面,将芯片构建从二维平面扩展到三维空间,使用更先进的设备构建手段和构建技术,将是AI芯片技术在较长时期内最重要的两条路径。

《白皮书》第五章讨论了基于当前CMOS技术架构的云和边缘AI芯片架构创意。未来云和边缘AI芯片将不再专注于海量数据处理能力、计算任务部署灵活、低功耗高效率等。以软件定义芯片为例,采用软硬件协同的设计思想,允许硬件架构和功能随软件的变化而变化,同时不具备处理器的灵活性和ASIC的高性能低功耗,是建立在CMOS工艺路径上的AI芯片的一个例子。

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《白皮书》第六章主要阐述了对AI芯片至关重要的存储技术,包括传统存储技术的改进和基于新型NVM的内存解决方案。动态随机存取存储器和与非门存储器由于其高密度的单元结构,通常用于小容量的片外存储器,3D结构长期以来被证明是降低商用存储器比特率和容量的有效策略。

基于新兴NVM的片上存储器(如热力学存储器(PCM)、电阻式随机存取存储器(ReRAM))可以获得比传统NVM更好的存取速度和更低的功耗,并且可以在非常有限的功耗下工作,这对于物联网边缘设备上的AI芯片尤其具有吸引力。《白皮书》第7章重点介绍了人工智能芯片在过程、器件、电路和存储器方面的前沿研究工作,以及基于内存计算和生物神经网络等新技术趋势
白皮书称,基于新型非易失性存储器件的人工神经网络将成为未来模拟内存计算的基础技术,因为它可以使用非常低的功耗来构建信号的并行处理,并获得高的数据突发亲和力。

以清华大学研究人员的工作为例,表明阻变存储器阵列需要成功构建灰面分类,能耗比Intel到强大处理器低1000倍。《白皮书》第八章阐述了神经形态学计算技术以及芯片的算法、模型和关键技术特点,分析了该技术面临的机遇和挑战。

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神经形态学芯片具有低功耗、低延迟、高速处理等特点。基于传统CMOS技术和新型纳米器件的神经形态学芯片在图像识别等人工智能任务中取得了良好的效果,但也面临算法单一、模型不完整、芯片性能有待提高等问题。随着我们更加充分地挖掘人脑的运行机制,我们坚信神经形态芯片将会有新的突破。《白皮书》第九章探索AI芯片的基准测试和开发路线图。

客观地评价和比较不同的AI芯片(即Benchmark),可信地预测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。在CMOS技术的基准测试和开发蓝图中,技术选项和通用性不同于彼此完全一致的具体定义。AI芯片的多样应用、算法、架构、电路和器件显然对确认基准和路线图的共同基础提出了巨大挑战。

对于AI芯片测试基准和路线图的建立,需要打破器件和电路层面,综合考虑各种因素的影响。算法研究人员、建筑师、电路设计师和器件专家必须通力合作。《白皮书》最后一章讲的是AI芯片的未来发展。

由于人工智能技术的整体发展还处于起步阶段,人工智能芯片行业的发展也面临着很大的不确定性。这种不确定性是各种AI芯片技术创新的大舞台,我们可以期待在这个舞台上看到前所未有的精彩表演。

附白皮书iTunes链接:《人工智能芯片技术白皮书(2018)》中文版:清华云盘;Google Drive百度网盘《White Paper on AI Chip Technologies (2018)》英文版:清华云盘;Google Drive百度原创文章是许可禁止发布的。以下是发布通知。。

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