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人工智能可以走多远?

AI / ML芯片,AI被用于设计和制造芯片。

为实现这一目标,设计团队正在增加CPU,GPU,TPU,DSP以及小型FPGA和FPGA等所有产品。它们还使用可由处理器在多个方向读取的小存储器,以及大型片内存储器和片外HBM2或GDDR6的高速连接。

这需要大量的数据吞吐量,并且这些芯片正在另一方面。芯片背后的驱动力是能够比过去更快速地处理大量数据 - 在某些情况下,两到三个数量级。到目前为止,最大的挑战是保持处理元件足够忙,因为闲置的处理元件需要花钱。培训数据比使用推理更容易,但这可能会消失在边缘的各个切片上完成。

人工智能还有另外一个方面,挑战在于找到并对数据模式做出反应,以及设定可接受行为的参数。这个领域将对我们的世界产生最大的影响。直播,但到目前为止,研究人员只是触及了表面。最大的问题是这项技术还能做些什么,这直接关系到对高级AI架构的需求,包括处理的地方它可以使用的力量。

不过,它不是扩展硬件功能,而是利用了软件算法和网络方面的重大改进.Von Neumann计算架构和软件从透视角度来看,主流元素是大型的,并且通过优化的混合,硬件与软件相匹配,软件正在寻找并响应数据中的模式,而不是试图理解单个位。 AI通过使用模式识别和神经网络将该模型很好地置于设备的物理极限之外。

但是它可以更长。对于半导体,模式识别可以作为自支撑网络之间的桥梁,并且在汽车应用中将需要用于识别和分类对象。例如,设计一个可用于识别终端设备芯片内可接受的行为分布的AI系统对预测分析和自我修复系统非常有用,这不是一个延伸。管理通过系统的数据流量,并在系统的某些部分损坏或不再正常运行时重新路由该流量。

人工智能竞赛的第一部分是让快速的芯片和系统正常运行。下一部分。将会看到它可以在多大程度上经济地扩展,对系统设计的影响是什么,对最终结果的精确度将产生多大影响,以及所有这些将花费多少。

下一步是从市场和成本角度弄清楚什么是现实的,并开始制定路线图,为这一发展提供一些结构大规模的风险投资开始受到影响。

· 2019-05-31 20:12  本新闻来源自:semiengineering,版权归原创方所有

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