人工智能芯片现状九游体育

　　人工智能芯片研究与产业现状 2010 年以来， 由于大数据产业的发展， 数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求， 于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究 [1] 。 AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。 AI 芯片基本知识及现状 从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。但是通常意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片 [2] ， 现阶段， 这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。 ▲人工智能与深...

　　人工智能芯片研究与产业现状 2010 年以来， 由于大数据产业的发展， 数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求， 于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究 [1] 。 AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。 AI 芯片基本知识及现状 从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。但是通常意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片 [2] ， 现阶段， 这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。 ▲人工智能与深度学习 深度学习算法，通常是基于接收到的连续数值， 通过学习处理， 并输出连续数值的过程，实质上并不能完全模仿生物大脑的运作机制。 基于这一现实， 研究界还提出了 SNN（Spiking Neural Network，脉冲神经网络） 模型。 作为第三代神经网络模型，SNN 更贴近生物神经网络除了神经元和突触模型更贴近生物神经元与突触之外， SNN 还将时域信息引入了计算模型。目前基于 SNN 的 AI 芯片主要以 IBM 的 TrueNorth、 Intel 的 Loihi 以及国内的清华大学天机芯 [3] 为代表。 1、AI 芯片发展历程 从图灵的论文《计算机器与智能》 和图灵测试， 到最初级的神经元模拟单元感知机， 再到现在多达上百层的深度神经网络，人类对人工智能的探索从来就没有停止过 [4] 。 上世纪八十年代，多层神经网络和反向传播算法的九游体育

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