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深度|AI芯片之智能边缘计算的崛起【威尼斯人游戏平台】

2021-04-08 

本文摘要:推测,也可以反对训练。

推测,也可以反对训练。商业应用是AI的重要因素之一,AI只有解决问题才有价值。以下是从终端开始不同的应用,探索AI-EI芯片。

不同的加速器在各个子行业都被应用于布局,我们从主要应用领域到达,得出了公司产品、最近产品的性能和融资状况的结束。AI-EI芯片自动驾驶在汽车行业,安全性是最重要的问题。在高速驾驶员的情况下,实时性是确保安全性的首要前提。

由于网络终端机延迟的问题,云计算不能确保实时性。车载终端计算平台是自动驾驶计算发展的未来。

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此外,随着电动简化的发展趋势,低功耗对汽车行业更为重要。自然需要符合实时性和低功耗的ASIC芯片是车载计算平台未来的发展趋势。目前,地平线机器人和Mobileye是OEM和Tier1的主要合作伙伴。

AI-EI芯片安全、无人机如何解决问题的虐待儿童问题,指出需要理解的AI安全视频监视是不现实的方案之一。与传统的视频监视相比,AI视频监视最重要的变化是将被动监视变成自主分析和警告,因此解决了必须人工处理大量监视数据的问题。安全、无人机等终端设备对计算能力和成本有很高的拒绝。

随着图像识别和硬件技术的发展,终端完成智能安全的条件越来越成熟。安防行业领导人海康威视、无人机领导人大疆已经用于智能照相机Movidious的Myriad系列芯片。AI-EI芯片消费电子配备麒麟970芯片的华为mate10手机和一定程度上映射AI芯片的iPhoneX带领手机进入智能时代。

此外,亚马逊的Echo爆发了智能家居市场。对于包括手机、家庭电子产品在内的消费电子行业,构建智能的前提是解决消耗电力、安全隐私等问题。市场调查显示,配备ASIC芯片的智能家电、智能手机、AR/VR设备等智能消费电子已经处于越来越激烈的前夜。

其他随着AI应用的推进,更多的公司重新加入了AI-EI芯片行业。其中包括Bitmain这样的比特币芯片制造商,谷歌TPU团队出现的创业公司Groq,技术路线也瞻性的Vathys。这些Startups还处于非常早的阶段,明确应用于方向还没有发表,所以被放入其他。

另外,我们认识到终端AI芯片的参与者还没有减少,终端智能硬件行业整体还处于缓慢的上升期。四、AI-EI芯片发展趋势说明的AI-EI芯片在优化硬件结构的基础上,构建了低功耗、低吞吐量。现有研究有使用Processingin的Memory(PIM)的方式,将处理必须放在存储单元的方向,减少系统整体的复杂性,增加不必要的数据暂时存储,优化消耗电力和硬件成本。

同时,这也必须在电路(模拟信号)水平上设计新的存储器。创业公司Mythic使用PIM技术设计AI芯片。此外,通过研究没有高带宽和低功耗特性的内存来解决问题I/O和运算不均衡的问题也是当前研究的热点。类脑芯片是处理Spikingneuralnetwork(SNN)而设计的AI芯片。

IBM的TrueNorth、高吞吐量的Zeroth和国内的Westwell是大脑芯片的代表公司。类脑芯片需要构建极低的功耗。但是,在图像处理方面,SNN没有出现的比CNN好,类脑芯片现在处于研究阶段,离商业应用还有很远的距离。

2017年芯片行业融资额是2015年的3倍。大公司和资本大力配置AI芯片,特别是在智能边缘计算技术积累的公司。我们无法预测未来哪家公司最后需要失败。

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但是,某AI芯片公司为了持续发展和发展,必须具备包括硬件和软件生态在内的AI服务流程能力。从现阶段的投资动向可以看出,创业公司要提供资本关注,必须在硬件设计结构上有足够的变动。另外,性能指标和技术路线可以说是合理的,但是在今后的1年到2年内找不到产品是很困难的。版权文章允许禁止发布。

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