国产精品久久久aaaa,日日干夜夜操天天插,亚洲乱熟女香蕉一区二区三区少妇,99精品国产高清一区二区三区,国产成人精品一区二区色戒,久久久国产精品成人免费,亚洲精品毛片久久久久,99久久婷婷国产综合精品电影,国产一区二区三区任你鲁

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

AI芯片制造門檻低,質量還有待時間驗證

半導體動態 ? 來源:網絡整理 ? 作者:工程師吳畏 ? 2018-07-05 16:00 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

7月4日,百度創始人兼董事長李彥宏在Baidu Crea-te2018百度AI開發者大會上正式發布百度自研的中國第一款云端全功能AI芯片“昆侖”,其中包含訓練芯片昆侖818-300,推理芯片昆侖818-100。

“市場上現有的解決方案和技術不能夠滿足其對AI算力的要求是百度決定自己研發芯片的原因,”據李彥宏介紹,“昆侖芯片的計算能力跟原來用FPGA做的芯片相比,計算能力有30倍左右的提升,可適用于語音、圖像、自動駕駛等很多方面。”但南都記者在現場了解到,該款芯片目前仍在試生產中,具體量產時間表尚未可知。

無獨有偶,手機廠商華為、美圖,語音識別廠商出門問問、若琪都開始往上游芯片延伸。中美貿易爭端之后,國產終端廠商們做芯片熱情空前高漲。如同前幾年互聯網造車熱,今年許多發布的芯片也被吐槽可能淪為“PPT芯片”。當然除了品牌需求,自己做芯片更多也是尋求性價比更高、或者競爭力更大的發展路線。

為什么大家都自己做芯片?

“百度大約從2011年起開始大規模地對AI技術進行投入,不斷遇到各種各樣的問題,也需要用創新的方法來解決,其中一個重要的問題,就是對算力的需求一直在提升。我們早期用的是CPU,后來開始用GPU,再往后用FPGA,端到端去做各種各樣的優化,到2017年的時候,我們還是覺得這些市場上現有的解決方案和現有的技術不能夠滿足我們對A I算力的要求。”李彥宏如是表示。

無獨有偶,在南都記者采訪中,許多做芯片的廠商都表示主要是“(市場上)沒有合適的芯片”。出門問問與若琪都選擇與杭州國芯合作開發芯片。

此前云知聲CEO黃偉說過“語音識別公司不自己做芯片死路一條”。而若琪CEO祝銘明也對這個觀點表示贊同。“如果有別人做我們就用別人的了。”祝銘明說,大家都知道芯片利潤率很低,做這個事情不賺錢。“有時候計算力不是越高越好,而是需要針對特定場景做特定優化,尋找性價比最高的方案。”

但實際上據業內人士透露,自主研發芯片并不是提高整體的計算力,而是對部分功能進行優化,與過去強調復雜運算的CPU不同,許多人工智能的應用,尤其是“學習”需要簡單而大量地重復輸入,這也是為什么“十項全能”的CPU之類的通用芯片在人工智能領域難以施展拳腳的原因。

出門問問同樣研發了一款前端接收信息的芯片模塊“問芯”。“打個比方,電視關機后同樣離線語音喚醒。這解決了語音識別重要的痛點,”以及為什么其他廠商在已有通用芯片之外還需要一個前端信號芯片時,出門問問CEO李志飛解釋說:“一是(通用芯片)貴,二是集成效果不好也不方便。(出門問問的)‘問芯’AI芯片模組直接可以用USB。”

而百度的“昆侖”則強調使用云端計算力。“這是中國第一款全功能的云端AI芯片,可適用于語音、圖像、自動駕駛等很多方面,它的算力也非常強大,而且它是可編程的,也非常靈活。”李彥宏還透露“昆侖芯片”的優勢就在于“靈活可編程”:“這些芯片,和芯片之上的軟件、開發框架、各種各樣的應用一起構成了一個龐大的平臺和生態系統”。

據南都記者了解,“昆侖”芯片可適配語音識別、圖像優化、自動駕駛,目前還在試生產中,量產時間表尚不可知。

AI芯片那么好做嗎?

從云知聲、出門問問發布的時間表看,芯片從設計到量產都只有3年多時間,這與“一個芯片產業需要幾十年技術沉淀”的普遍印象相差甚遠。但實際上,芯片有很多種,生產方式與定義也都有所不同。

在去年9月發布首款人工智能手機芯片麒麟970后,高通相關人士曾告訴南都記者,AI的單元模塊內置到芯片上并不是難事,高通之前就可以做。“所謂的AI芯片并不是獨立的一塊芯片,而是針對一些AI功能進行加速優化。”

“并不是需要專門做一塊AI芯片,關鍵是釋放更多計算資源跟其他模塊去處理復雜場景。”今年初商湯與高通在創新視覺和基于攝像頭圖形處理等領域合作芯片優化,商湯CEO徐立告訴南都記者,軟硬一體化開發是AI手機的趨勢,關鍵是打破從芯片低端到終端應用之間的中間開發層(SDK)隔閡:“以前芯片層主要優化操作系統,但現在AI則要求芯片直接優化應用。”

這催生了兩種AI芯片。一種就是類似于美圖MT-AI圖像處理芯片、出門問問“國芯”這一類前端處理芯片,用更小模塊,更便宜、更低功耗的方案處理特定問題,一種即是在通用芯片上集成對一些具體功能加速的架構處理,比如百度這次發布的“昆侖芯片”。

“今天的芯片跟過去理解的芯片不大一樣,”祝銘明說,今天做芯片并不需要花精力去做各類IP(知識產權)內核“現在講SoC (集成電路芯片)新品,更多的是架構層面的優化,根據需求業務對IP進行組合優化。”

對于科技企業蜂擁做AI芯片的現象,馭勢科技創始人兼CEO吳甘沙向南都記者表示,“一方面說明AI芯片的門檻比通用芯片門檻低,另一方面目前大多數都說可以做出來AI芯片,但能否用得好能不能大批量賣出去還有待時間驗證。”

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 高通
    +關注

    關注

    78

    文章

    7731

    瀏覽量

    199826
  • 百度
    +關注

    關注

    9

    文章

    2377

    瀏覽量

    94887
  • AI芯片
    +關注

    關注

    17

    文章

    2128

    瀏覽量

    36785
  • 出門問問
    +關注

    關注

    0

    文章

    60

    瀏覽量

    7232
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    Cadence 推出 ChipStack? AI Super Agent,開辟芯片設計與驗證新紀元

    全球首個 AI 驅動的超級智能體,能夠根據規格和高層次描述自主創建并驗證設計 楷登電子(美國 Cadence 公司,NASDAQ:CDNS)近日宣布,推出用于前端芯片設計與驗證的代理式
    的頭像 發表于 03-02 13:40 ?111次閱讀

    軟件定義的硬件輔助驗證如何助力AI芯片開發

    半導體行業正處于關鍵轉折點。2025 年,1927 億美元的風險投資涌入 AI 領域,市場對匹配 AI 快速創新周期的驗證平臺的需求激增。隨著 AI、Multi-Die 架構和邊緣計算
    的頭像 發表于 12-29 11:17 ?611次閱讀
    軟件定義的硬件輔助<b class='flag-5'>驗證</b>如何助力<b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>芯片</b>開發

    半導體板塊拉升的背后:AI需求如何重估“制造后端”的戰略價值?

    。解決方案包括研發 AI 芯片專用驗證方案、構建全球化質量一致性網絡、深化戰略協同合作。制造后端企業需平衡技術研發與全球網絡建設,以支撐
    的頭像 發表于 12-12 16:11 ?792次閱讀

    西門子EDA AI System驅動芯片設計新紀元

    芯片設計是一項復雜的系統工程,尤其驗證和優化環節極其耗費時間和精力。為了有效降低錯誤率、提升設計質量,EDA工具的自動化、智能化發展成為關鍵。近年來,隨著
    的頭像 發表于 11-17 14:14 ?2362次閱讀
    西門子EDA <b class='flag-5'>AI</b> System驅動<b class='flag-5'>芯片</b>設計新紀元

    電能質量在線監測裝置的抗干擾能力驗證需要多長時間

    電能質量在線監測裝置的抗干擾能力驗證時間需結合實驗室精準測試、現場工況驗證和長期穩定性觀察綜合確定,通常需3.5 個月至 6 個月,具體時間
    的頭像 發表于 11-09 17:13 ?1187次閱讀

    如何縮短電能質量在線監測裝置的抗干擾能力驗證時間

    縮短電能質量在線監測裝置的抗干擾能力驗證時間,核心是 “ 聚焦關鍵干擾、優化測試流程、復用技術工具 ”,在保障核心驗證指標(精度穩定性、事件捕捉完整性)不打折的前提下,砍掉冗余步驟、提
    的頭像 發表于 11-09 17:05 ?1167次閱讀

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+AI芯片到AGI芯片

    建立的基礎: ①算力支柱②數據支柱③計算支柱 1)算力 與AI算力有關的因素: ①晶體管數量②晶體管速度③芯片架構④芯片面積⑤制造工藝⑥芯片
    發表于 09-18 15:31

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+AI的科學應用

    流體芯片AI計算平臺 ⑥基于AI的自主決策系統 ⑦基于AI的自主學習系統 2、面臨的挑戰 ①需要造就一個跨學科、全面性覆蓋的知識庫和科學基礎模型 ②需要解決信息不準確和認知偏差問題
    發表于 09-17 11:45

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+AI芯片的需求和挑戰

    的工作嗎? 從書中也了解到了AI芯片都有哪些?像CPU、GPU、FPGA、ASIC都是AI芯片。 其他的還是知道的,FPGA屬于AI
    發表于 09-12 16:07

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗】+可期之變:從AI硬件到AI濕件

    通常情況下,半導體芯片制造過程是經過光刻、蒸發、擴散、離子注入等物理方法來實現晶體管等元器件的生成和互連。芯片是被封裝在一個帶有大量引腳、不斷耗電和發熱的方形硬殼中,這與大腦的結構沿著完全
    發表于 09-06 19:12

    AI 芯片浪潮下,職場晉升新契機?

    在科技飛速發展的當下,AI 芯片已然成為眾多行業變革的核心驅動力。從互聯網巨頭的數據中心,到我們日常使用的智能手機、智能家居設備,AI 芯片的身影無處不在,深刻改變著產品形態與服務模式
    發表于 08-19 08:58

    【書籍評測活動NO.64】AI芯片,從過去走向未來:《AI芯片:科技探索與AGI愿景》

    計算等類別AI芯片的及時、全面而富有遠見的書。” 那么時至今日,這個世界發生了什么變化呢? 在這四年間,最重大的技術變革無疑就是大模型的橫空出世,人類的時間仿佛被裝上了加速器,從ChatGPT到
    發表于 07-28 13:54

    芯華章以AI+EDA重塑芯片驗證效率

    ”問題,用實際案例詮釋“AI+EDA”如何重塑驗證效率,讓大家實實在在的看見國產驗證EDA技術落地的扎實與生態協同創新的力量。
    的頭像 發表于 04-18 14:07 ?1748次閱讀
    芯華章以<b class='flag-5'>AI</b>+EDA重塑<b class='flag-5'>芯片</b><b class='flag-5'>驗證</b>效率

    AI智能制造的優點分析

    一、生產效率提升AI智能制造系統能夠實現自動化生產流程。例如,在一些大型工廠中,機器人可以24小時不間斷地工作,而不會像人類工人一樣需要休息。這大大縮短了生產周期,提高了單位時間內的產品產量。以汽車
    的頭像 發表于 04-07 09:51 ?1209次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b>智能<b class='flag-5'>制造</b>的優點分析

    AI代碼MES:制造業從“制造”到“智造”

    AI代碼MES系統通過技術融合,解決了傳統MES開發周期長、成本高、靈活性差的問題,同時賦予制造企業智能化能力。其核心價值在于降低技術門檻、加速數字化轉型、提升生產韌性,尤其適合中小
    的頭像 發表于 03-27 14:47 ?682次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>低</b>代碼MES:<b class='flag-5'>制造</b>業從“<b class='flag-5'>制造</b>”到“智造”