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AI芯片的出现,与深度学习技术的成熟及应用密不可分

“不管有什么好的AI算法,如果要最终应用,就必须通过芯片来实现。” 在2018中国半导体市场年会上,清华大学微电子研究所所长魏少军教授曾表示。

AI芯片的出现,离不开深度学习技术的成熟和应用。深度学习的过程可以简化理解为使用大量标记数据进行训练,训练出有效的模型,然后将这个模型应用于新数据的推理。随着5G和物联网的发展,AI芯片的普及也指日可待。

“从最早的人工智能计算开始,训练和推理实际上都发生在数据中心,因为深度学习需要大量的计算,只有在数据中心使用一些通用处理器才能提供如此庞大的计算并提供“这些计算所需的消耗。近年来,我们看到随着人工智能技术的发展软件开发 定做 企业app定做公司 ,人工智能现在已经达到了非常高的水平,无论是在算法方面,还是在芯片方面。” 英特尔中国物联网事业部首席技术官兼总工程师张宇表示。

不同于传统的计算模式,AI芯片结合了多层次的人工神经网络算法,需要通过大量数据进行训练。它的发展推动了新一轮的芯片浪潮。同时也让芯片厂商重新思考一个问题:芯片需要适应新兴的新AI算法,这使得芯片开发不再只是硬件工程师“专属”,而是算法工程师想要实现的。硬件上的软件功能需要更多的挑战。如何处理?

“深度学习网络模型是海量数据经过几千万次迭代的结果,整个迁移过程对我们来说就是一个黑箱,在此基础上进行模型优化确实需要更深入的算法。我理解。 " 科大研究院执行所长曹立军说。

在与从事人工智能应用开发的开发者交流时,我们会发现在人工智能开发中还有很多问题需要解决。例如,开发者已经有训练好的网络模型,但推理平台的能力相对有限。有必要将当前网络模型的一部分而不是全部下载到推理平台。如何做到这一点?另外,如果将当前训练好的模型推送到推理平台,发现性能不高,如何改进?此外,某些架构不支持用于深度学习和人工智能应用程序开发的框架。它们如何兼容?

这也是芯片厂商面临的挑战:CPU虽然可以解决单个复杂问题,但无法支撑深度学习的大规模并行计算需求。GPU最初是随着图像处理的需要而出现的,其处理大量数据的并行运算和浮点运算的能力迎合了深度学习的需求。与CPU相比,处理速度更快软件开发 定做软件开发 定做,功耗更低。因此,它首先被引入深度学习。而且优化之间还有差距。相比之下 app软件开发 ,FPGA被称为可编程的“通用芯片”。这些门电路与存储器的连接可以通过FPGA的配置文件来定义,实现具体的功能,通过配置具体的文件可以对FPGA进行改造。对于不同的处理器,它就像一块可重写的白板。虽然它有可以多次更换的优势,但在AI芯片的进步上并不快。

“它是用CPU、GPU、VPU、FPGA做的。每个公司根据不同的市场需求,强调不同硬件架构的不同特性。上面有很多编程框架,如果不一样,我该怎么办?” 英特尔中国区销售总经理王志聪给出了答案:“英特尔不可能针对每一个组合推出一款软件工具 定制小程序得多少钱 ,所以推出OpenVINO就是为了最大限度地提升客户(提供基础功能)的定制化功能,可以在保持硬件和异构计算的多样性的同时,保持上述编程的多样化需求。这使得我们的开发成本和时效性可以大大提高。”

OpenVINO 工具包是英特尔最近针对中国市场推出的一款工具,专注于加速深度学习并将视觉数据转化为商业洞察力。它可以轻松使用英特尔各种硬件的加速资源,包括CPU、GPU、VPU和FPGA。将全面助力企业快速实现边缘侧高性能计算机视觉和深度学习的发展。它可以支持异构处理和异步执行 做个商城app要多少钱 ,可以减少等待系统资源的时间。这意味着一种编程可以通过异构接口支持在其他硬件平台上运行。

赛灵思技术销售总监朱勇告诉第一财经,近年来,芯片制造商越来越重视软件工具的提供,而不仅仅是硬件,以实现“更好的可用性”的目标。可用性是指软件工程师在他们熟悉的领域更好地升级硬件的易用性。”

作为 FPGA 芯片的领导者,赛灵思设立了软件开发者专区和硬件开发者专区。在软件开发者专区,来自 Xilinx 和第三方生态系统的关键开发环境和嵌入式平台提供了一整套工具、库和方法。这些环境不仅缩短了开发时间,而且更容易定制硬件加速器,包括提供类似于 GPU 和 CPU 的编程体验、用于数据中心工作负载加速的 SDAccel 和用于 C/C++ 应用程序开发体验的 SDSoC,以及包含从控制扩展到数据面板的可编程 SDNet。

“正是因为这个平台提供了很多库,让工程师觉得更有用,所以英伟达在 AI 芯片领域的发展如此之快。” 一位业内人士告诉第一财经。他提到的是英伟达打造的CUDA开发平台(ComputeUnifiedDeviceArchitecture,统一计算设备架构)。这种编程模型允许应用程序充分利用 CPU 和 GPU 的优势。

留住开发者,适配更多的人工智能算法 定制小程序的公司 ,成为AI芯片浪潮中各厂商关注的焦点。

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