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2019-07-18 中新经纬

   

无赦单职业bt在与亚马逊AWS和谷歌云竞争之际,微软愿意不惜一切代价打造一个功能齐全的云服务。专门的处理器是微软证明其在云计算领域为企业提供人工智能服务的一种方式。【新智元导读】最近硬件业界有些热闹:IBM研发出能效超GPU100倍的新型存储器,英特尔预计2020年发布第一批独立GPU,清华的Thinker芯片论文入选ISCA-18。从学术界到产业界,芯片研究者的探索从未停止,进展也在切实发生。英特尔中国研究院院长宋继强博士,清华大学教授、微纳电子学系主任魏少军博士对未来AI芯片趋势进行了展望。IBMNature论文:全新AI芯片,能效超GPU的100倍AI的通用性实际上有两个层级:第一个层级是可以处理任意问题;第二个层级是同时处理任意问题。第一层的目标是让一种AI的算法可以通过不同的设计、数据和训练方法来处理不同的问题。例如现在流行的深度增强学习方法,大家用它训练下棋、打扑克、视觉识别、语音识别、行为识别、运动导航等等。但是,不同的任务使用不同的数据集来独立训练,模型一旦训练完成,只适用于这种任务,而不能用于处理其它任务。所以,我们可以说这种AI的算法和训练方法是通用的,而它训练出来用于执行某个任务的模型(是对具体解决这个任务的算法的表示,可以理解为程序中的一个模块)是不通用的。第二层的目标是让训练出来的模型可以同时处理多种任务,就像人一样可以既会下棋,又会翻译,还会驾驶汽车和做饭。这个目标更加困难,首先是还没有发现哪一个算法可以如此全能,其次是如何保证新加入的能力不会影响原有能力的稳定性,反而可以弥补原来能力的不足,从而更好的完成任务。例如,我们知道多模态数据融合可以比只使用单模态数据有更好的准确性和鲁棒性。

qq飞车刷车不用软件这些基于NVM的芯片在训练全连接层方面展现出了极强的潜力,在计算能效(28,065GOP/sec/W)和通量(/sec/mm^2)上,超过了当前GPU的两个数量级。从芯片发展的大趋势来看,现在还是AI芯片的初级阶段,无论是科研还是产业应用都有巨大的创新空间。从确定算法、领域的AI加速芯片向具备更高灵活性、适应性的智能芯片发展是科研发展的必然方向。神经拟态芯片技术和可重构计算芯片技术允许硬件架构和功能随软件变化而变化,实现以高能效比支持多种智能任务,在实现AI功能时具有独到的优势,具备广阔的前景。谷歌由于在云计算市场上落后于AWS和微软,首次提出了在云计算中为人工智能开发定制芯片的想法,并且推出的TPU已经进行了第三次迭代,成为了GPU的一种替代方案。然而,这是一个代价非常高昂的努力。来源:IBMResearch;Intel;《人工智能》杂志

五虎将后传3 04隐藏由于当前NVM存储器的固有缺陷,以前的相关实验都没有在DNN图像分类任务上得到很好的精度。但这一次,IBM的研究人员使用创新的技术,改善了很多不完善的地方,将性能大幅提升,在各种不同的网络上,都实现了与软件级的DNN精度。我们要回答一个重要问题:是否会出现像通用CPU那样独立存在的AI处理器?如果存在的话,它的架构是怎样的?如果不存在,那么目前以满足特定应用为主要目标的AI芯片就一定只能以IP核的方式存在,最终被各种各样的SoC所集成。这样是一种快速满足具体应用要求的方式。由于当前NVM存储器的固有缺陷,以前的相关实验都没有在DNN图像分类任务上得到很好的精度。但这一次,IBM的研究人员使用创新的技术,改善了很多不完善的地方,将性能大幅提升,在各种不同的网络上,都实现了与软件级的DNN精度。在最近发表在Nature上的一篇论文中,IBMResearchAI团队用大规模的模拟存储器阵列训练深度神经网络(DNN),达到了与GPU相当的精度。研究人员相信,这是在下一次AI突破所需要的硬件加速器发展道路上迈出的重要一步。

gm魔盒vip账号宋继强、魏少军:AI芯片尚在发展初期,拥有巨大创新空间英特尔此前在2018年ISSCC会议(国际固态电路会议)上展示了首个14nm独立GPU原型,它是一个双芯片解决方案。第一个芯片包含两个关键部件:GPU本身和一个系统代理;第二个芯片是一个与系统总线连接的FPGA。目前,GPU组件基于英特尔的Gen9架构,并具有三个执行单元(EU)集群。这三个集群连接到一个复杂电源/时钟(power/clock)管理机制,该机制有效地管理每个EU的电源和时钟速度。下文选自《AI芯片:从历史看未来》文章第四节和第五节。RajaKoduri长期以来一直是图形行业受人尊敬的领导者,他的加盟表明英特尔有意再次认真对待图形产品。尽管很少有人质疑英特尔芯片设计的能力,但从头开始构建新的GPU架构不是一件小事,英特尔在三年内会推出图形产品的难度非常大。

(编辑:董文博)
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