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美娱国际智能人工芯片厂前5名

美娱国际 发布时间:2017/8/22 20:53:46 点击量:


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在人工智能领域,算法的实现依赖于计算机强大的运行速度,因此芯片就显得尤为重要。目前AI芯片这个市场,已经吸引了很多玩家,无论是传统的半导体业者,还是所谓的初创企美娱国际业,都开始投奔这个下一个金矿。本文为大家盘点人工智能领域的芯片厂商和他们的产品,来看看有哪些典型代表。


1、英伟达


凭借具备识别、标记功能的图像处理器,在人工智能还未全面兴起之前,英伟达就先一步掌控了这一时机。在2016年,英伟达更是一连发布了多款针对深度学习的芯片,像4月份发布的一款可执行深度学习神经网络任美娱国际务的Tesla P100 GPU,又比如9月份发布的基于Pascal架构的深度学习芯片Tesla P4和Tesla P40,其中,Pascal架构能助推深度学习加速65倍。


除了研发芯片,英伟达还发布了多个用于不同领域的硬件和平台,进一步扩大了自己的人工智能布局。在CES 2017上,英伟达发布的自动驾驶芯片XAVIER AICAR SUPERCOMPUTER、智能家居硬件Spot以及搭载了人工智能系统ProAI(由ZF、英伟达联合研发)的车载电脑等。据悉,ProAI系统可以通过深度学习处理来自汽车传感器和摄像头的数据,能够清晰的识别周围环境,在高清地图上精确定位,为车辆美娱国际 规划出一条安全的前行道路,进一步适用于高速公路自动化驾驶。


2、ARM


迄今为止,全球85%的智能移动设备中都采取了ARM架构,其中,超过95%的智能手机运用了ARM的处理器美娱国际,在智能硬件和物联网高速发展的如今,ARM有着绝对的地位。


此外,根据其2015年Q4财报,ARM所授权的芯片主要都用在了移动计算、智能汽车、安全系统和物联网。在智能汽车领域,包括NVIDIA、高通在内都是基于ARM设计开发了面向驾驶辅助系统的超级计算机。早前,对于收购ARM一事,软银CEO孙正义就曾明确表示ARM芯片将推动人工智能走向奇点。而在收购之后,软银也对ARM早已开始的人工智能项目“Blue Sky Program”表示了极大的支持。


3、Intel & Nervana


在2016年11月,Intel公司发布了一个叫做Nervana的AI处理器,他们宣称会在明年年中测试这个原型。如果一切进展顺利,Nervana芯片的最终形态会在2017年底面世。这个芯片是基于Intel早前购买的一个叫做Nervana的公司。按照Intel的人所说,这家公司是地球上第一家专门为AI打造芯片的公司。


Nervana一直在努力将机器学习功能全力引入到芯片之中,是人工智能ASIC芯片供应商。得到Intel的支持后美娱国际 ,Nervana正计划推出其针对深度学习算法的定制芯片Nervana Engine。据Nervana相关人员表示,相比GPU,Nervana Engine在训练方面可以提升1美娱国际0倍性能。


4、IBM


百年巨人IBM,在很早以前就发布过wtson,现在他的人工智能机器早就投入了很多的研制和研发中去。而在去年,他也按捺不住,投入到类人脑芯片的研发,那就是TrueNorth,邮票大小、重量只有几克,但却集成了54亿个硅晶体管,内置了4096个内核,100万个“神经元”、2.56亿个“突触”,能力相当于一台超级计算机,功耗却只有65毫瓦。


TrueNorth是IBM参与DARPA的研究项目SyNapse的最新成果。这种芯片把数字处理器当作神经元,把内存作为突触,跟传统冯诺依曼结构不一样,它的内存、CPU和通信部件是完全集成在一起。因此信息的处理完全在本地进行,而且由于本地处理的数据量并不大,传统计算机内存与CPU之间的瓶颈不复存在了。同时神经元之间可以方便快捷地相互沟通,只要接收到其他神经元发过来的脉冲(动作电位),这些神经元就会同时做动作。


5、谷歌


谷歌的人工智能相关芯片就是TPU。也就是Tensor 美娱国际Processing Unit。


TPU是专门为机器学习应用而设计的专用芯片。通过降低芯片的计算精度,减少实现每个计算操作所需的晶体管数量,从而能让芯片的每秒运行的操作个数更高,这样经过精细调优的机器学习模型就能在芯片上运行的更快,进而更快的让用户得到更智能的结果。Google将TPU加速器芯片嵌入电路板中,利用已有的硬盘PCI-E接口接入数据中心服务器中。


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