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AI芯片设计的未来

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-01-07  浏览次数:654
核心提示:2018年以来,不少以算法为主的语音、视觉、自动驾驶等公司也开始研发AI芯片,将算法和芯片进行更好的结合,来针对多样化的场景,
 2018年以来,不少以算法为主的语音、视觉、自动驾驶等公司也开始研发AI芯片,将算法和芯片进行更好的结合,来针对多样化的场景,未来软硬结合将会是趋势。
 
随着深度学习和AI应用的不断演进,近两年AI芯片厂商不断涌现,加之贸易摩擦中芯片概念的普及,2018年的AI芯片领域持续火热。在国内,贴上AI芯片标签的公司已经超过40家,其中的佼佼者们获得不菲融资。
 
尽管目前AI在行业应用方面的渗透有限,但是算力的供需还是不平衡。“原来由摩尔定律驱动的计算产业,面对爆发式的计算需求无以为继。摩尔定律在正常的时候,以每年1.5倍增长,50%的算力增长,在过去几年间,每年的算力实际增长只有10%。人工智能在过去几年间,算力增长了30万倍,至少每一年我们的算力要增长10倍。”
 
这意味着人工智能除了算法外,对算力也存在强大的需求。面对增多的B端应用场景,也有更多的AI芯片公司加入角逐。从功能角度细分,AI芯片可分为训练芯片和推理芯片,在训练方面,目前英伟达独树一帜,但是在推理方面,可选择的芯片种类不只是GPU,还有FPGA(现场可编程门阵列)、ASIC(专用集成电路)等。在各个分类中,芯片巨头们各有千秋。
 
 
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