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学习笔记 - 2018全球AI芯片创新峰会(GTIC2018)

文章来源:【互联网】 作者:【*】 点击:次 时间:2018/3/12 15:17:07
2018年3月9日,梅花路靠近芳甸路,卓美亚喜马拉雅酒店3楼。 8点半左右,普通参观预留的位子基本就坐满了,还有很多人是站票。另外在会场外面还有大屏幕直播,也挤了不少人。AI的火爆超出想象。 搜狗同传 现场嘉宾的演讲,大屏幕上实时提供中英文两种文字翻译。 普通话比较标准的情况下,效果非常不错。 针对方言口音、语气助词、中英文混杂的情况,识别效果还有待提高。 致辞 欢迎投资界、媒体界和企业界的朋友 总监以上管理人员占比60% 魏少军:人工智能芯片发展需要应用和架构创新双轮驱动 概念范畴 AI(人工智能) > ML (机器学习) > DL(深度学习) AI芯片的两个现实问题: 1 算法仍在不断演进,新算法层出不穷 2 一种算法对应一种应用,没有统一的算法 AI芯片应该具有的特性 高效的架构变换能力 : <10 clock cycle 高能量效率: ~10 TOPs/W ,某些应用功耗需要低于1mW,有些应用需要识别速度大于25fps ... AI应用的一些本质问题 哪些应用需要AI? 希望AI解决什么问题? 什么是AI的killer application? 什么样的AI是我们每天都需要的? 软件定义芯片(SDC : Software Defined Chip) FPGA的10大缺陷 (配置信息量大,配置时间长,能效比低…) Thinker:可重构射进网络计算架构 ... PPA Thinker-I : TSMC65LP, 4.4mmx4.4mm(348KB SRAM), 10~200MHz, 4~447mW, 1.06~5.09TOPs/W,面向通用神经网络计算 Thinker-II: TSMC28HPC, 1.7mmx2.7mm(225KB SRAM),   低功耗神经网络计算 Thinker-S : TSMC28HPC, 1.74mmx0.74mm(27KB SRAM),  低功耗语音应用 行业观点 是否会出现像通用CPU一样独立存在的通用AI处理器? 如果是,架构应该是什么样的? 如果否,目前做特定领域的AI芯片只能以IP核的形式存在,最终被其他SoC集成。 结合Gartner的技术成熟度预测曲线,AI有过热的趋势,未来2-3年可能有降温的趋势。 Nvidia : End-to-End AI Computing 深度学习中的基本处理是矩阵运算 GPU提供矩阵运算单元
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