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ASIC还不足以托付AI加速任务.正因为这是一个在软、硬体方面都迅速发展，需要在技术上持续更新的领域，并不建议将AI神经网路(NN)加速器整合到ASIC或是系统级封装(SiP)中——尽管这样的整合具有低功耗、占用空间小、成本低(大量时)和记忆体存取速度快等优点...
面对上述的种种问题，未来AI的硬体加速器会有几个趋势和要求，包括LowPower、LowLatency、DataReuse和DataLocality。尤其是LowPower和LowLatency这2项就需要让封装业者花很多时间去解决（图3）。图3:AI硬体加速器需求（source：工研院）
人工智能重振存储器式运算架构.业界开始重新审视十年前开发的处理器架构，看好速度较GPU更快1万倍的所谓「存储器式运算」(In-MemoryComputing；IMC)，将有助于新一代AI加速器发展。.新创公司、企业巨擘和学术界开始重新审视十年前开发的处理器架构，看好它...
在上一篇谈完硬体组装基本架构后，这篇我们要谈的是Tensorflow软体架设，要安装软体，使用者当然要有Linux的安装概念与实作，因为这可是要用到终端机指令才行，而非如Windows安装那般一直按滑鼠点按即可。AI-TensorflowwithGPU安装纪录OS...
英特尔可编程闸阵技术是英特尔通过收购和内部发展打造的解决方案，英特尔可编程系统事业部前身为Altera，FPGA市场在全球达50亿规模，英特尔推出异构多核处理器之后，通过FPGA能真正实现定制化的可编程高利用率，异构多核处理处理器是在CPU
文章目录一项目展示二依赖环境与导读2.1依赖环境2.2本文导读三模型训练3.1新手也能做对的教学3.2高手也爱的黑科技：无损的半精度模型四模型优化4.1Openvino介绍可以参见这篇博客4.2Openvino安装4.3Openvino模型转换与推理五模型部署5.1模型转换部署自己训练好的算法模…
AI——特别是卷积神经网路(CNN)，似乎非常适合资料流设计。但是，Gwenapp强调，这并不表示所有的资料流设计都对AI有利，「系统中还存在着其他瓶颈，如存储器频宽。」业界开始看到这样的暗示：存储器导向的装置是客制深度学习硬体的未来。
在人工智能领域，或者说深度学习领域，寒武纪成为我国一大利器已然人尽皆知，但是大家知道最多的仍只是华为用到了寒武纪的IP。而具体寒武纪的发展历路，解决了AI处理器的哪些问题，仍是被轻描淡写地草草略去，鲜有问津。9月22日，在北京的CCFYOCSEFTDS专题探索班上，寒武纪研究院院…
人工智能“六步走”学习路线1、学习并掌握一些数学知识高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的...
拥抱AIARM核心SoC设计迈向崭新未来.人工智能(AI)技术正快速的进展，它包含了各种演算法，场景应用也很多元化；透过ARMDynamIQ微架构实现通用处理器在AI性能方面的提升，并加速其与专用加速模组之间的回应与连接，可望成为未来SoC设计的理想选择...过去四年...
ASIC还不足以托付AI加速任务.正因为这是一个在软、硬体方面都迅速发展，需要在技术上持续更新的领域，并不建议将AI神经网路(NN)加速器整合到ASIC或是系统级封装(SiP)中——尽管这样的整合具有低功耗、占用空间小、成本低(大量时)和记忆体存取速度快等优点...
面对上述的种种问题，未来AI的硬体加速器会有几个趋势和要求，包括LowPower、LowLatency、DataReuse和DataLocality。尤其是LowPower和LowLatency这2项就需要让封装业者花很多时间去解决（图3）。图3:AI硬体加速器需求（source：工研院）
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