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    总结过去三年,MIT发布AI加速器综述论文

    过去这一年,无论是初创公司还是成熟大厂,预告、发布和部署人工智能(AI)和机器学习(ML)加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理,对于许多发布加速器报告的公司来说,他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡,并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说,虽然他们报告的开发周期更短,但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络(DNN)模型,应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练,典型的市场和应用领域的竞争仍在继续,这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。

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    DPDK加速FPGA支持,强强联手助力数据中心网络加速

    DPDK在专注数据面报文处理的同时,一直紧跟着网络发展的脉搏以开放的姿态融合不断涌现的各种新的网络设备。从最初的普通网卡,到集成虚拟化和交换功能的高级网卡,再到各种网络SoC(片上系统)设备,到现在最热的基于FPGA的Smart NIC,DPDK一直走在软件定义的网络技术发展的最前沿。近年来,数据中心异构化的趋势出现,基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储,网络以及人工智能的加速,成为炙手可热的话题,在刚结束的APNET’18研讨会上,华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程,基于Linux Foundation的开源项目,对这种架构的支持,在软件的持续性与高质量保证上至关重要。

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    【ARM攒机指南——AI篇】5大千万级设备市场技术拆解

    作者:重走此间路 编辑:闻菲 【新智元导读】单做算法无法挣钱,越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益,一时间涌现出AI芯片无数。与CPU,GPU这样的通用芯片不同,终端AI芯片往往针对具体应用,能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势,总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端(手机,平板),监控,家庭,机器人和无人机,汽车,以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加,点击“阅读原文”了解更多。 近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷,各种x

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    "小爱同学"之类语音唤醒芯片相关技术介绍

    作为新兴信息产业的重要应用领域,物联网的万亿级别市场正在逐步形成,超万亿级的设备和节点将通过物联网技术实现万物互联和万物智联。受限于体积、重量和成本等因素,物联网节点(如可穿戴设备、智能家居节点、无线传感器节点、环境监测节点等)需要在微型电池或能量收集技术进行供电的情况下,能够持续工作数年乃至十年以上,这对芯片提出了苛刻的低功耗要求。 目前,降低物联网芯片功耗的主要研究方向是基于周期性工作模式的专用型唤醒芯片(例如:专用语音识别唤醒芯片),通过让芯片处于周期性的“休眠-唤醒”的切换状态,来实现降低功耗的目的;然而,物联网节点通常工作在“随机稀疏事件”场景下,为了避免丢失随时可能发生的事件,通常需要“休眠-唤醒”的频率远高于事件的真实发生率,从而导致了严重的功耗浪费。

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