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什么是人工智能芯片

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知智否 发表于 2021-2-3 10:58:33 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
人工智能(AI: Artificial Intelligence)自20世纪中叶在世界范围内掀起一股研究热潮来,前前后后共经历了60余年在科技世界的沉浮,终于在最近十年取得了许多重大的科技突破。AI在语音识别、图像识别等领域取得了里程碑式的成果。总结原因,可大致分为以下三大要素:发展一日千里的计算力 ,深度学习算法 ,时至今日所储存的大量数据。


AI芯片


AI芯片是当前科技、产业和社会关注的热点,也是AI技术发展工程中不可逾越的关键阶段。由于当前的AI算法都有各自的长处和短处,只有给它们设定一个合适的应用边界才能更好地发挥它们的作用。因此,确定具体应用领域就成为了发展AI芯片的重要前提。通过芯片技术来大幅度增强人工智能研发的条件相对而言已经成熟,未来时间将是AI芯片发展的重要时期,无论是从架构上还是设计理念上都将有巨大的突破。

贯穿于AI芯片发展史的摩尔定律是由英特尔创始人之一的戈登·摩尔在20世纪提出,迄今已有50余年的历史。在摩尔定律发展的前30年,人工智能的研究经历了逻辑推理时代和专家系统时代。AI芯片的计算能力从早期不能满足复杂人工智能任务的要求,到逐渐超越。1995年之后的20年,摩尔定律的量变推动了质变,开启了信息时代的技术飞跃。但对于目前主流的深度学习算法,需要有更高并行计算能力和储存带宽的芯片架构,来提高训练速度或者达到工作时的实时性要求。因此,在深度学习领域出现了多种CPU加专用芯片的异构计算方案。

AI芯片的设计理念分为两大类:第一类是确定性的加速某类特定的算法;第二类是使芯片自身具备灵活性,可以适应不同工作任务的需要,甚至也同时包括自身具备学习和适应能力。这两大类芯片也被赋予了相应的专属称呼:第一大类芯片为AI加速芯片;第二大类芯片为智能芯片。


文章来源FPGA创新中心https://www.fpga-china.com/
原文链接https://www.fpga-china.com/11175.html

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