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时间: 2020年02月21日 17:05 | 来源: crazy丨狂飙zu丨 | 编辑: 石春辉 | 阅读: 6474 次

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OFweek电子工程网讯 英伟达股价创前史新高,华尔街纷繁倒戈,如今开端唱买入了。AI芯片想象力无限,英伟达会赢到最终吗?这篇文章由华盛学院九叔编译,为您整理了几个AI芯片的硬件方向。

GPU

GPU 最早是为生成根据多边形网络的核算机图形而规划的。在近期几年,因为近期核算机游戏和图形引擎范畴的需求和复杂度需求,GPU 积累了强壮的处理功能。英伟达是 GPU 范畴的领军者,能出产稀有千个内核的处理器,这些内核的规划工作效率能够到达 100%。实际上这些处理器也十分适用于运转神经网络和矩阵乘法方面的核算,因而GPU乘着深度学习的春风成为了现在最炙手可热的硬件解决计划。

FPGA

FPGA全称“可修改门阵列”(Field Programmable Gate Array),其根本原理是在FPGA芯片内集成很多的数字电路根本门电路以及存储器,而用户能够经过烧入FPGA装备文件来来界说这些门电路以及存储器之间的连线。这种烧入不是一次性的,即用户今日能够把FPGA装备成一个微控制器MCU,明日能够修改装备文件把同一个FPGA装备成一个音频编解码器。英特尔收买的Altera即是做FPGA的。

ASIC

ASIC则是专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit),一旦规划制作完成后电路就固定了,无法再改动。定制化的SoC就归于ASIC。高通、AMD、ARM、英特尔和英伟达都在致力于将定制化芯片结合进它们的现有解决计划中。Nervana 和 Movidius(现在都在英特尔旗下)听说正在开发调集计划。SoC 在同一技能节点上所能供给的功能大约是 FPGA 体系的 10 倍,在特定构造中还要更高。因为 SoC 和处理器所需的功率变得越来越低,其差异将来自于新的调集内存体系和带宽对外部存储器的有用使用。在这一范畴,结合为 systems-on-a-package(SOP)的 3D memory 最少能够节省 10 倍的功率。

类脑芯片

人类大脑的神经元虽然传导信号的速度很慢,可是却具有巨大的数量(千亿级),并且每个神经元都经过不计其数个突触与其他神经元相连,构成超级巨大的神经元回路,以分布式和并发式的方法传导信号,相当于超大规模的并行核算,然后弥补了单神经元处理速度的缺乏。人脑的另一个特点是有些神经元不使用时能够封闭,然后全体能耗很低。IBM的true north芯片即是对人脑在芯片上的仿照。

 



(石春辉编辑《crazy丨狂飙zu丨》2020年02月21日 17:05 )

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