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1、新型的计算范式
AI 计算既不脱离传统计算#xff0c;也具有新的计算特质#xff0c;如处理的内容往往是非结构化数据#xff08;视频、图片等#xff09;。处理的过程通常需要很大的计算量新型计算范式AI芯片的关键特征
1、新型的计算范式
AI 计算既不脱离传统计算也具有新的计算特质如处理的内容往往是非结构化数据视频、图片等。处理的过程通常需要很大的计算量基本的计算主要是线性代数运算而控制流程则相对简单。处理的过程参数量大。
2、训练和推断
AI 系统通常涉及训练和推断过程。简单来说训练过程是指在已有数据中学习获得某些能力的过程而推断过程则是指对新的数据使用这些能力完成特定任务比如分类、识别等。
3、 大数据处理能力
人工智能的发展高度依赖海量的数据。满足高效能机器学习的数据处理要求是AI 芯片需要考虑的最重要因素。
4、数据精度
低精度设计是AI 芯片的一个趋势在针对推断的芯片中更加明显。对一些应用来说降低精度的设计不仅加速了机器学习算法的推断也可能是训练甚至可能更符合神经形态计算的特征。
5、可重构的能力
针对特定领域而不针对特定应用的设计将是AI 芯片设计的一个指导原则具有可重构能力的AI 芯片可以在更多应用中大显身手并且可以通过重新配置适应新的AI 算法、架构和任务。
6、开发工具
就像传统的CPU需要编译工具的支持 AI 芯片也需要软件工具链的支持才能将不同的机器学习任务和神经网络转换为可以在AI 芯片上高效执行的指令代码。
干扰项
信号处理能力把某一个信号变为与其相关的另一个信号的能力例如把信号变换成容易分析与识别的形式。
可定制性可以按照用户的要求设计制造。
图像处理能力用计算机对图像进行分析以达到所需结果的技术的能力。
