装备制造
作为类脑智能研究的范畴,类脑芯片近几年的发展进步受到了企业和政府的支持,国内也不断有新的研究成果出现。
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从类脑芯片的原理分析,类脑芯片的研究具有很大的积极意义。但是类脑技术的研究尚且存在很多问题,其产业化道路还有很远。
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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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现在使用的AI芯片的研究方式不尽相同,这些不同的研究方向都有自己的优点和弊端。那么哪种研究方式会成为之后的主流研究方向呢?
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随着5G市场的到来,智能手机市场都在积极为5G市场做准备,小米MIX3已经进行了5G版本的发布。联想也推出了一款5G手机。麒麟855也成了当前旗舰机的首选芯片,主要因为提高性能的同时,同时支持现在的5G技术。
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边缘计算,是指将数据在终端即进行信息处理而不再放到云上面进行计算的方式,这样既达到了提升用户体验的目的,同时提高了数据的安全性,而当边缘计算和人工智能相互结合时,人工智能能够为人类提供更多的功能。
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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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针对此次收购事件,赛灵思方做出的回应和解释是,赛灵思将开启从FPGA向自适应计算加速平台发展的方向,使用FPGA已有的技术,在FPGA的元件上,加之当前赛灵思在神经网络技术方面的研究,能够让FPGA在性能和功耗方面得到提升。
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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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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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2016年人工智能芯片市场规模达到6亿美元,预计到2021年将达到52亿美元,年复合增长率达到53%,增长迅猛。
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AI芯片市场又有新动态。比特大陆发布了BM1880芯片,以及其他系列芯片的服务器产品,并表示公司以后将大力研究AI技术,致力于在AI行业创建发展格局。
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