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人工智能芯片的DNA

简介：过去十年间,几项技术的进步使人工智能(AI)成为最令人振奋的技术之一。2012年,GeoffreyEverestHinton在Imagenet挑战赛中展示了他的广义反向传播神经网络算法,该算法使计算机视觉领域发生了革命性变化。然而,机器学习理论早在2012年之前就有人提出,并且NvidiaGTX580图形处理器单元等微处理器使这一理论得以实现。这些处理器具有相对较高的内存带宽能力且擅长矩阵乘法,可将该神经网络模型的AI训练时间缩短至大约一周。
标签：人工智能智能芯片 DNA 神经网络算法 Everest 机器学习理论

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Graphcore采用新思科技Design Platform设计Colossus芯片

作者：新思科技
学科：电子电信 > 微电子学与固体电子学
创建时间：2018-11-21
出处：《中国集成电路》 2018年第11期

简介：新思科技日前宣布,Graphcore采用新思科技DesignPlatform成功设计其ColossusTM智能处理单元(IPU),与现有处理器(CPU和GPU)相比,加速了人工智能(AI)计算。新思科技全面的数字和定制设计流程通过关键的人工智能优化技术,使设计者能够在应用于云计算、数据中心、汽车和移动应用的AI芯片上,提供同类最佳的设计实现质量(QoR)和最短的设计收敛时间(TTR)。新思科技Fusion技术TM增强了AI芯片设计能力,包括互连规划、乘法累加(MAC)拓扑优化和完整的AIIP参考流程,以实现最快速度、最小面积、最低功耗及实现三者的最佳平衡。
标签：设计流程新思科技芯片 FUSION 人工智能优化技术

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