清华大学发布《 2018人工智能芯片研究报告 》

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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。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。

随着AI技术的发展,从基础算法,底层硬件,工具框架到实际应用场景,目前人工智能已经全面开花。作为人工智能核心的底层硬件AI芯片,也同样经历了多次的起伏和波折。

近日,清华大学推出了《 人工智能芯片研究报告 》,报告全面讲解人工智能芯片,系统梳理人工智能芯片的发展现状及趋势,主要包括以下内容:

人工智能芯片概念。首先对人工智能芯片相关概念、技术路线以及各自特点进行介绍,接着对国外、国内AI 芯片的发展历程及现状进行梳理。

AI 芯片的技术特点及局限性。对AI 芯片的几个技术流派进行介绍。

AI 芯片厂商介绍。对AI 芯片领域的国内外代表性厂商进行介绍。

AI芯片领域专家介绍。通过AMiner 大数据平台对AMiner 的人工智能芯片人才库进行数据挖掘,统计分析领域内学者分布及迁徙。同时,介绍了目前 AI 芯片领域的国内外代表性研究学者。

AI芯片应用领域介绍。AI芯片已经渗透到日常生活的方方面面,本报告主要对智能手机、ADAS、CV、VR、语音交互设备、机器人等方向的应用进行介绍。

AI 芯片的发展趋势介绍。人工智能的发展历经波折,如今得益于大数据的供给、深度学习算法的革新以及硬件技术的提升,AI 芯片以不可阻挡的势态飞速发展。AI 芯片的算力提高、功耗降低及更合理的算法实现必然是将来的发展趋势。

报告如下:

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责任编辑:李兰松

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