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人工智能：人工智能浪潮来袭 芯片厂商群雄逐鹿

更新时间：2020-12-01 06:56:51 大小：665K 上传用户：xzxbybd查看TA发布的资源 标签：人工智能 下载积分：3分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

人工智能：人工智能浪潮来袭，芯片厂商群雄逐鹿


芯片为人工智能的发展奠定技术根基 人工智能是未来科技发展的战略制高点已成市场共识，其核心的算法主要基于 成熟的神经网络算法，需要强大的运算做支撑。像人脑一样会思考，以分布式、 平行的方式存储和处理信息，就像人脑的神经元和突触对信息的处理方式一样， 能准确、快速地识别更加复杂的事物。深度学习模型需要大量的数据和强悍的 计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大 的需求。芯片计算能力的大幅提升深度学习的效率，带动人工智能更快发展。  巨头争相布局，芯片市场硝烟四起 人工智能的高景气带动了包括以 GPU、FPGA 及 TPU 为代表的 AI 芯片产业的 崛起，各种不同类型的芯片厂商鏖战方酣，而芯片则可反哺 AI 产业推进。 GPU：优化和调整了 CPU 结构，使其运算速度突飞猛进，拥有了更强大的处 理浮点运算的能力。用 GPU 来运行机器学习模型，同样大的训练集， 耗费功 率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比单纯使用 CPU 时 10-100 倍 的应用吞吐量。GPU 是当今智能产品市场覆盖率最广泛的芯片。 FPGA：最初是从专用集成电路发展起来的半定制化的可编程电路，可以根据 一个固定的模式来处理输入的数据然后输出，灵活性及适应性很强，因此它可 以作为一种用以实现特殊任务的可再编程芯片应用与机器学习中。百度使用 FPGA 版本百度大脑后，语音在线服务、广告点击率预估模型等的计算性能皆 提升了 3~4 倍。 TPU：是一种专用集成电路，专为谷歌深度学习语言 Tensor Flow 开发的芯片。 TPU 可以容忍低运算精度，操作时需要较少的晶体管，于是就可以以更快的速 度通过使用更加复杂与强大的机器学习算法得到更加智能的结果。TPU 已在搜 索引擎、谷歌地图导航功能、Android 语音识别功能中应用。

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