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芯片架构的基本变化


我们认为半导体世界的许多事情都是理所当然的,但如果几十年前做出的一些决定不再可行或最优怎么办?我们看到了finfet的一个小例子,其中平面晶体管将不再缩放。今天,我们面临着几次更大的破坏,将产生更大的连锁反应。技术的发展往往是线性的。每个步骤提供incr…»阅读更多

重新思考机器学习的动力


机器学习消耗的能量正在爆炸式增长,虽然在减少机器学习消耗的能量方面取得了进展,但模型大小和训练集的增长速度更快。即使引进了先进的制造技术、专门的架构和优化技术的应用,这种趋势仍然令人不安。再加上边缘设备的爆炸式增长……»阅读更多

人工智能功耗暴增


机器学习正在消耗所提供的所有能源,这是一种昂贵、低效且不可持续的模式。在很大程度上,这是因为这个领域是新的、令人兴奋的、快速增长的。它的设计是为了在精度或性能方面取得新的突破。今天,这意味着更大的模型和更大的训练集,这需要处理过程的指数级增长。»阅读更多

模拟机能否卷土重来?


我们生活在一个由数字处理主导的模拟世界,但这种情况可能会改变。领域特异性,以及对更高层次优化的渴望,可能会为模拟计算提供一些显著的优势——以及卷土重来的可能性。在过去的四十年里,数字缩放和灵活性的优势已经拉近了模拟和数字之间的分界线……»阅读更多

数据中心架构不断变化


数据中心架构正变得越来越个性化和异构化,从单一供应商生产的处理器转变为多个供应商生产的处理器和加速器的混合——包括系统公司自己的设计团队。在过去的5年左右的时间里,超大规模数据中心一直在向越来越多的异构架构迁移,这是由不断上升的数据中心需求所刺激的。»阅读更多

周回顾:汽车,安全,普适计算


英飞凌宣布了一款用于汽车平视显示器(HUD)和AR(增强现实)眼镜的新型MEMS扫描仪芯片组。该设计具有MEMS反射镜(可倾斜,可与激光束扫描仪(LBS)投影仪一起工作)和MEMS驱动器。尺寸和能源消耗是小的,但它项目内容在一个更广泛的区域的挡风玻璃。Ansys和IPG Automo之间的合作伙伴关系…»阅读更多

AI的架构考虑


被称为人工智能(AI)或机器学习(ML)的定制芯片每周都会出现,每种芯片都声称比现有设备快10倍或消耗1/10的功率。这是否足以取代现有的架构(如gpu和fpga),或者它们是否能与这些架构共存尚不清楚。问题,或者说机会在于……»阅读更多

降低人工智能能耗的11种方法


随着机器学习行业的发展,重点已经从仅仅解决问题扩展到更好地解决问题。“更好”通常意味着准确性或速度,但随着数据中心的能源预算爆炸,机器学习走向边缘,能源消耗已经取代了准确性和速度,成为一个关键问题。神经网络有许多方法。»阅读更多

限制人工智能系统的能力


新的技术和方法开始应用于人工智能和机器学习,以确保它们在可接受的参数范围内运行,只做它们应该做的事情。近年来,让AI/ML/DL系统工作是技术上最大的飞跃之一,但了解如何在它们适应的过程中控制和优化它们还远远不够。这些系统一般是…»阅读更多

神话案例研究


Mythic是一家独特的人工智能计算平台提供商,他们正在设计一种创新的智能处理单元(IPU),并发现他们需要一个小型、节能、可编程的核心来处理特定的支持功能。由于没有现成的核心能够完全满足需求,并且自定义具有挑战性,Mythic最终选择了Codasip. ...的完整解决方案»阅读更多

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