作者：Emanuel TIMOR 、夏志進(jìn)、Brian TOH、Tracy JIN

　　在人工智能芯片研究報告的第一部分中，我們分析了人工智能的驅(qū)動因素leyu·樂魚(中國)體育官方網(wǎng)站。第二部分，我們將探討由人工智能主導(dǎo)的對算力的需求將如何推動這些趨勢：

　　1）未來基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的訓(xùn)練將會依賴更大量的數(shù)據(jù)集

　　2）這將會導(dǎo)致對計算性能的要求從一般應(yīng)用轉(zhuǎn)向基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，即增加對高性能計算的需求

　　3）深度學(xué)習(xí)算法既是計算密集型的，又是內(nèi)存密集型的，對處理器的性能要求極高

　　4）因此，一些創(chuàng)業(yè)公司研發(fā)新的人工智能優(yōu)化芯片將會加速人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用leyucom樂魚官網(wǎng)

　　深度學(xué)習(xí)將持續(xù)推動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練人工智能算法的優(yōu)化需要越來越多的數(shù)據(jù)集對計算性能的要求將會從一般應(yīng)用轉(zhuǎn)向基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

　　深度學(xué)習(xí)算法既是計算密集型的，又是內(nèi)存密集型的

　　提高處理器的性能可以通過以下幾種方式：矩陣乘法

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量化

　　圖像處理

　　一些新的方法專注于圖像處理和稀疏矩陣的特性，強調(diào)計算時輸入和輸出的通信

　　以及在內(nèi)存架構(gòu)中針對人工智能算法的優(yōu)化和芯片的大規(guī)模并行計算能力

　　對芯片的選擇取決取決于應(yīng)用場景：即用于訓(xùn)練還是推斷，云端還是終端亦或是兩者的混合

　　行業(yè)巨頭正在嘗試不同的方案

　　延遲和場景化是邊緣計算的關(guān)鍵驅(qū)動因素

　　展望未來，我們更可能會看到聯(lián)合學(xué)習(xí)——一個多層次的基礎(chǔ)設(shè)施，學(xué)習(xí)不僅發(fā)生在云端也發(fā)生在終端

　　這將會推動ASIC、FPGA和其他新興類型的芯片組產(chǎn)量的增加

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　　祥峰投資

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