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2021年上市的人工智能芯片

作者:VICTOR DEY 時(shí)間:2022-03-21 來(lái)源: 收藏

隨著(zhù)人工智能和深度學(xué)習領(lǐng)域的新發(fā)展,計算需求也在穩步增長(cháng)。任何現代人工智能技術(shù)的成功都依賴(lài)于計算,其規模即使在幾年前也是難以想象的。因此,更先進(jìn)的芯片和硬件正在開(kāi)發(fā)和發(fā)布,以匹配復雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的處理能力。它們提供計算能力的能力取決于一個(gè)可以包裝的晶體管的最大數量; 一些晶體管也是為了有效地執行現代人工智能系統所要求的特定計算而量身定做的。本文將介紹一些在2021年憑借超凡技術(shù)在市場(chǎng)上嶄露頭角的頂級人工智能芯片。

本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/202203/432235.htm

英特爾 Loihi 2

Loihi 2是英特爾的第二代神經(jīng)形態(tài)研究芯片,其架構支持最新類(lèi)型的神經(jīng)啟發(fā)算法和應用程序,同時(shí)提供高達10倍的處理速度和15倍的資源密度,每個(gè)芯片有100萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元,并提高了能源效率。與過(guò)去的工藝技術(shù)相比,使用極紫外輻射光刻技術(shù)簡(jiǎn)化了版圖設計規則,使英特爾能夠快速開(kāi)發(fā) Loihi 2。此外,Loihi 2芯片支持以太網(wǎng)接口,由于與一系列基于事件的視覺(jué)傳感器的無(wú)膠集成增加了支持,以及 Loihi 2芯片更大的網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò )。這種功能強大的芯片打開(kāi)了一扇大門(mén),新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型,可以通過(guò)深度學(xué)習訓練。


Google Tensor 

由 Google Research 聯(lián)合設計的 Google Tensor 被認為是 Google 機器學(xué)習的一個(gè)里程碑,它提供了最先進(jìn)的人工智能-機器學(xué)習模型所需要的驚人支持,例如動(dòng)作模式、面部無(wú)模糊、視頻語(yǔ)音增強、將 HDRnet 應用于視頻。谷歌張量經(jīng)過(guò)精心設計,以提供正確的計算性能、效率和安全水平。新的芯片可以運行更先進(jìn)的,國家的最先進(jìn)的機器學(xué)習模型在更低的能源消耗水平。還支持計算攝影和未來(lái)視頻功能。它還有一個(gè)張量安全核心(Tensor security core) ,這是一個(gè)新的基于 cpu 的子系統,由 Google 提供,用于未來(lái)幾代專(zhuān)用的安全芯片。

Ambarella CV52S

Amberella 的 CV52S 是其 AI 視覺(jué)系統芯片組合的擴展。該 CV52S 在一個(gè)單一的低功耗設計中提供指數平滑的4 k 圖像處理、視頻編碼/解碼和 CVflow 計算機視覺(jué)處理。采用先進(jìn)的5nm 制程技術(shù),CV52S 使4kp60視頻記錄的功率消耗低于3w,先進(jìn)的 AI 處理速度為30 fps。此外,該芯片的 CVflow 結構提供了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(DNN)多處理,這是下一代智能攝像機的要求。CVflow 引擎具有高效并行運行多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的能力,同時(shí)加速了傳統的計算機視覺(jué)算法,并提供了強大的計算機視覺(jué)加速能力。

Atlazo AZ-N1

今年1月發(fā)布的 Atlazo az-n1包括其高效的人工智能和機器學(xué)習處理器 Axon i,目標是處理音頻、聲音、生物特征識別和其他傳感器信號,與目前市場(chǎng)上的其他解決方案相比,該處理器的功耗不到其他解決方案的一小部分。該處理器支持一系列 AI/ML 網(wǎng)絡(luò ),包括 DNN、 LSTM 和 GRNN 以及流行的特征提取技術(shù)如 MFCC。一個(gè) Axon i 處理器可以執行超過(guò)130個(gè)推論。Az-n1將用于多種產(chǎn)品的開(kāi)發(fā),包括智能耳塞、助聽(tīng)器和健康監測設備。

Mythic m1076模擬矩陣處理器

該 m1076神話(huà) AMP 可以提供高達25頂端人工智能高端應用程序在一個(gè)單一芯片。該芯片集成了76個(gè) AMP 塊,并存儲了多達80m 的重量參數,在沒(méi)有任何外部存儲器的情況下執行矩陣乘法操作,這使得 m1076能夠提供桌面 GPU 的人工智能計算性能,同時(shí)消耗高達1/10的功耗,所有這些都集中在一個(gè)單獨的芯片上。使用這種功能強大的芯片,可以很容易地以更高的分辨率和更低的延遲執行 AI-ML 模型,從而獲得更好的結果。

英偉達 A100

英偉達 a100是芯片制造商的旗艦數據中心 GPU,用于推理和培訓。該芯片于去年首次推出,目前仍然在人工智能性能的多項基準測試中占據主導地位。最近,a100在最新的 MLPerf 基準中打破了16個(gè) AI 性能記錄,NVIDIA 聲稱(chēng)這使 GPU 成為當今市場(chǎng)上最快的商用產(chǎn)品培訓性能。NVIDIA a100的張量核心與張量浮點(diǎn)數(TF32)提供了高達20倍的性能超過(guò)以前發(fā)布的 NVIDIA 伏特零代碼更改和額外的2x 提升自動(dòng)混合精度和 FP16。因此,像 BERT 這樣的培訓工作量可以大規模解決,在一分鐘之內解決2,048個(gè) A100 gpu,這是解決方案的世界紀錄。

總結

今天的尖端人工智能系統不僅需要特定于人工智能的芯片,還需要最先進(jìn)的技術(shù)。此外,所需的速度動(dòng)態(tài)性和成本效率的必要性,使得沒(méi)有最先進(jìn)的人工智能芯片,幾乎不可能開(kāi)發(fā)和部署尖端的人工智能算法。這種人工智能技術(shù)的發(fā)展和應用,反過(guò)來(lái)又增加了全球穩定性,似乎對人工智能的未來(lái)大有裨益。




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