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随着人工智能重心不断向边缘侧迁移,越来越多芯片厂商开始加强边缘侧产品的开发布局。本次大会上,高通便积极推动终端侧AI的普及与生态合作。高通产品管理副总裁Ziad Asghar表示,高通致力于通过提供高效的硬件、算法和软件工具,持续推动性能功耗比提升。以骁龙8+支持的第七代高通AI引擎为例,在既定功耗下,其相比前代将AI能力提升了一倍以上。
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类脑芯片领域的研究在近几年不断出现新突破,曼彻斯特大学团队的超级计算机此前就备受关注。美国的大型企业也在积极开发类脑类芯片。
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人工智能的发展在推进,芯片的生产和应用速度也在增快,现在因为深度学习产生的需求,主要是通过芯片的技术层次研究来实现。
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人工智能的迅速普及,也对现在的硬件建设提出了新要求,在这样的市场需求下,现在的企业也在不断增加对ASIC芯片的研究。
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人工智能芯片的技术研究是基于人工智能系统对芯片技术进行技术改进,近日,美国普林斯顿大学的研究人员推出了新的人工智能芯片,该芯片通过对芯片的数据处理位置进行改进,提高了芯片的数据处理速度,并减少了芯片的功率消耗。
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中美贸易战中,美国对中兴施加压力的背后,也反映了当前我国芯片底层技术受制于人的问题,而在这样的背景下,我国国内的芯片企业也在积极展开芯片研究。
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从应用场景来看,人工智能芯片应用于云端和设备端。 在深度学习的训练阶段需要极大的数据量和大运算量,单一处理器无法独立完成,因此训练环节只能在云端实现。云AI芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同AI应用。我们现在使用的各种互联网AI能力(比如在线翻译、人证比对),背后都有云AI芯片在发挥作用或提供算力。英特尔、IBM等老牌云服务器芯片厂商同样在积极布局这一市场,各自通过并购、投资、研发等方式不断切入云AI芯片市场。
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华为海思麒麟970处理器中的人工智能芯片来自于初创公司寒武纪,这家成立于2016年的人工智能领域独角兽企业在短短的时间内已经推出了多款智能芯片产品,麒麟970中的NPU正是出自它家的寒武纪A1处理器(Cambricon-1A),这颗发布于2016年的人工智能芯片是全球首款商用的深度学习专用处理器,官方称其在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越CPU和GPU。
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现如今,AI已经应用于医学,化工,图像识别,智能汽车中,人工智能芯片相比传统的芯片更加智能,通过对大量数据行为分析获得智能化信息,做出智能化信息处理。
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2018年发生的诸多事情值得人们铭记。“中兴通讯事件”就是其中之一。这件事情告诉我们,在一些极其关键的领域,我们的命运并没有掌握在自己手里。
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