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人工智能GPU/FPGA/ASIC/类脑芯片优势分析

人工智能如果按照架构进行划分,有三个重要元素:数据、算法和算例,其中算例就是芯片,算例是基础,算法是核心,数据是保障。先看人工智能的定义,从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫人工智能芯片。嵌入式开发 为了进行大数据处理,当前的方案一般采用高性能的处理器辅助MCU进行计算,但是随着摩尔定律时间周期拉长,处理器上可集成的器件数量会达到极限,而数据量还在不断增加,因此我们需要通过架构的变化来满足数据量的增长,这就是人工智能芯片推出的背景。 目前来看,人工智能芯片有四类架构:GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片。 GPU:是单指令、多数据处理,采用数量众多的计算单元和超长的流水线,如名字一样,图形处理器,GPU善于处理图像领域的运算加速。但GPU无法单独工作,必须由CPU进行控制调用才能工作。CPU可单独作用,处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型,但当需要大量的处理类型统一的数据时,则可调用GPU进行并行计算。 FPGA:和GPU相反,FPGA适用于多指令,单数据流的分析,因此常用于预测阶段,如云端。FPGA是用硬件实现软件算法,因此在实现复杂算法方面有一定的难度,缺点是价格比较高。将F...

独家 | 在CMU对话德扑AI团队:解密1+2技术架构,不攻反而不败

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 放下想赢的执念后,AI赌神再没输给人类。 这个AI赌神拉丁名Libratus,中文名冷扑大师。今年1月,它在美国战胜四位顶级人类德扑玩家,赢得176万美元(虚拟货币)。 如今冷扑大师应创新工场李开复的邀请,来到国内,将与6位龙之队高手展开六天鏖战。 为此几天之前,量子位前往美国宾州匹兹堡卡内基梅隆大学(CMU),独家对话Libratus的两位创造者:Tuomas Sandholm教授和他的博士生Noam Brown。 这两位人工智能领域的杰出学者,向量子位讲述为何Libratus能在扑克人机大战中战胜了人类,这套强大的系统到底基于什么架构、什么技术,又是如何训练、成本几何…… 推倒重来 春天的匹兹堡,时晴时雨,温度变化剧烈。 走进卡内基梅隆大学Gates-Hillman Center,位于九层的Tuoma

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