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標(biāo)簽 > ai芯片
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在實際應(yīng)用中，由于其穩(wěn)定的良率也使其收獲了多筆來自三星等其他代工廠的訂單。比如在10nm和7nm制程剛剛量產(chǎn)的時候，高通和英偉達就分別把驍龍855、86...
CMOS 晶體管有助于控制二維憶阻器上的電流。這有助于實現(xiàn)憶阻器約 500 萬次開關(guān)周期的耐用性，與現(xiàn)有的電阻式 RAM和相變存儲器大致相當(dāng)。如果沒有 ...
2023-04-11 標(biāo)簽：CMOS晶圓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.6k 0
存算一體芯片生產(chǎn)制造流程與傳統(tǒng)AI芯片的差異是什么？
一般芯片驗證從層級上可以大概劃分為IP level，Subsystem level，和SoC level的驗證；根據(jù)項目的階段可以分為前端驗證和后端驗證...
利用Multi-Die設(shè)計的AI數(shù)據(jù)中心芯片對40G UCIe IP的需求
越來越多的日常設(shè)備開始部署生成式人工智能，市場對大語言模型和出色算力的需求也隨之日益增長。Yole Group在2024年OCP區(qū)域峰會的演講過程中表示...
2025-01-09 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)中心新思科技AI芯片 1.5k 0
長期來看，國產(chǎn)CPU、GPU、AI芯片廠商受益于龐大的國內(nèi)市場，疊加國內(nèi)信創(chuàng)市場帶來國產(chǎn)化需求增量，我們預(yù)期國內(nèi)AI芯片的國產(chǎn)化比例將顯著提升，借此機會...
在不同的硬件平臺上評估LLM對于理解傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的能力和局限性至關(guān)重要。先前的工作已經(jīng)在超級計算機上研究了LLM，并使用傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)基準來提供...
2023-10-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu人工智能 1.4k 0
機器學(xué)習(xí)（ML）是解決涉及模式識別問題的一個非常好的工具，ML算法能將雜亂的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信號。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型，然后利用模型預(yù)測輸出，...
2022-07-20 標(biāo)簽：mcuML機器學(xué)習(xí) 1.4k 0
黑芝麻智能開心課堂 | 異構(gòu)專用AI芯片的黃金時代
自動駕駛領(lǐng)域在近兩年被大家所熟悉，主要的市場誘導(dǎo)因素是Tesla在輔助智能駕駛和采用全視覺技術(shù)的影子模式為主的FAD(Full Auto Drive)的...
如何通過改進計算核心架構(gòu)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存和算力需求
計算核心（compute core）是所有計算機架構(gòu)的“心臟”，而Cerebras針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細粒度動態(tài)稀疏性重新設(shè)計了計算核心。
2022-10-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)AI芯片 1.4k 0
Trainium1 芯片于 2020 年 12 月發(fā)布，并以兩個不同的實例（Trn1 和 Trn1n）發(fā)貨。我們當(dāng)時對 Trainium1 和2021 ...
汽車領(lǐng)域擁抱Transformer需要多少AI算力？
Transformer在汽車領(lǐng)域應(yīng)用自然是針對視覺的，ChatGPT3這種至少需要八張英偉達A100顯卡的大模型是絕對無法出現(xiàn)在汽車上的。
2023-08-17 標(biāo)簽：處理器FSDTransformer 1.3k 0
語義分割（Semantic Segmentation）是計算機視覺中的一項基本任務(wù)。與單張圖像分類任務(wù)相比，語義分割相當(dāng)于是像素級別上的分類任務(wù)。
國產(chǎn)AI芯片如何助力車路協(xié)同突破落地瓶頸？
為什么需要發(fā)展車路協(xié)同？車路協(xié)同是支撐交通強國目標(biāo)達成的關(guān)鍵措施，2019年國務(wù)院發(fā)布的《交通強國綱要》，明確了從交通大國到交通強國的總體目標(biāo)，目標(biāo)是降...
英偉達CEO黃仁勛近日在接受媒體采訪時，深入探討了公司在全球數(shù)據(jù)中心市場的戰(zhàn)略布局以及最新研發(fā)的AI芯片Blackwell的相關(guān)情況。
2024-03-20 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)中心芯片制造人工智能 1.3k 0
華為宣布麒麟980處理器，號稱全球首個商用的7nm AI芯片
根據(jù)臺積電的說法，與16nm FinFET Plus工藝相比，他們的7nm工藝在相同功耗下性能提升35%，或者同樣性能下功耗降低65%，同時邏輯密度是之...
在其眾多應(yīng)用中，一個特別有趣的領(lǐng)域是生成式AI 解釋數(shù)字設(shè)計波形并在調(diào)試過程中充當(dāng)硬件工程師輔助的能力。
如何提供光計算與電子信號計算的高效接口。當(dāng)前常見的模數(shù)轉(zhuǎn)換功耗，較光計算每步乘加運算高出多個數(shù)量級，掩蓋了光計算本身的性能優(yōu)勢，導(dǎo)致光芯片難以在實際應(yīng)用...
2023-11-02 標(biāo)簽：芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 1.1k 0
智能機器人學(xué)習(xí)機WT3000A AI芯片方案-自然語音交互 打造沉浸式學(xué)習(xí)體驗
概述當(dāng)AI浪潮席卷全球，教育領(lǐng)域也未能幸免。AI學(xué)習(xí)機，這個打著“個性化學(xué)習(xí)”、“精準提分”旗號的新興產(chǎn)品，正以驚人的速度占領(lǐng)市場。從一線城市到偏遠鄉(xiāng)鎮(zhèn)...
相比上一代裁判Intel而言，實際上Intel設(shè)計的游戲規(guī)則是分配了很多蛋糕給行業(yè)內(nèi)其他賽道的，而NVidia這種幾乎吃獨食的方式，也給它在各個領(lǐng)域樹立...
2024-01-03 標(biāo)簽：NVIDIAgpu深度學(xué)習(xí) 1k 0
算法演進與芯片迭代的脫節(jié)是擺在面前的挑戰(zhàn)，那么，如何為 AI 芯片賽道上的玩家設(shè)立清晰的目標(biāo)？如何拉通研究與市場，拉通工程與開發(fā)，并通過最優(yōu)代表性的任務(wù)...
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