原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27216346 本文要介绍的这一篇paper是ICML2016上一篇关于 CNN 在图(graph)上的应用.ICML 是机器学习方面的顶级会议,这篇文章--<< Learning CNNs for Graphs>>--所研究的内容也具有非常好的理论和实用的价值.如果您对于图的数据结构并不是很熟悉建议您先参考本文末的相关基础知识的介绍. CNN已经在计算机视觉(CV)以及自然语言处理等领域取得了state-of-

AI芯片结构目标图形处理 AI chip architecture targets graph processing 东京--AI处理器设计师Blaize,原名ThinCI(发音为"ThinkEye"),透露其完全可编程图形流处理器(GSP)将于2020年第二季度投入量产. Blaize联合创始人兼首席执行官迪纳卡•穆纳加拉(Dinakar Munagala)称,尽管这家成立6年的初创企业对其产品规格(如功率水平和基准测试结果)一无所知,但其测试芯片已于2018年年中在全球范围内进行了

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

AI芯片体系结构目标图形处理 AI chip architecture targets graph processing 可编程图形流处理器(GSP)能够执行"直接图形处理.片上任务图管理和执行以及任务并行性".设计GSP是为了满足人工智能处理的需求,而这些需求以前是GPU.CPU或DSP无法满足的. GSP体系结构由一系列图形流处理器.专用数学处理器.硬件控制和各种类型的数据缓存组成.GSP可以提供:"真正的任务级并行,最小限度地使用片外存储器,深度优先的硬件图形调度,完全

深度 | AI芯片终极之战 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTQ4NjQzMw==&mid=2652712307&idx=1&sn=28806ccb69a5f5d1142ac5f79ccde395&chksm=847dba7db30a336bfde664a5f2b75fdc443ac541483542eada358f298965614f60e3faaecf7e&scene=21#wechat_redirect 2018-0

近几年来人工智能(Artificial Intelligence, AI)喴的震天价响,吃也要AI,穿也要AI,连上个厕所也要来个AI智能健康分析,生活周遭食衣住行育乐几乎无处不AI,彷佛已经来到科幻电影中的那个世界,面对这波「智能」新浪潮,身为Maker的我们自然不能缺席.本文将分成上.中.下三篇介绍AI芯片的发展,以及Maker们如何使用AI芯片与创作接轨. AI这个领域看似深不可测,大家都说你得先学个线性代数.机率再加上一堆理论以及看了就头疼的程序代码,再经过数年修练,就能小有成就.不过,

from:https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年,大多数先进的ML袖珍电脑(你仍称之为手机)将有能力执行一整套任务.个人助理将变的更加智能,它是打造这种功能的切入点.语音识别会不断优化.私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端.因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的能力,并使用搜索引擎来搜索数据. 以下是我的几个预测: 1)实时健康分析 - 当前,智能手表会监控您的心率和步数,并将其发送到您的手机中,之后手机会将其发送到云端.在不久的将来,您的个人AI将会实时读

2015年的秋天,北京的雨水比往年要多些,温度却不算太冷.这一年里,年仅23岁的姚颂刚刚拿到清华大学的毕业证书;32岁的陈天石博士毕业后已在中科院计算所待了整整8年;而在芯片界摸爬滚打了14年的老将何云鹏却毅然辞掉了长虹芯片高管的职位,华丽创业转身. 2015年的秋天,在大洋的另一端,英伟达的股价还在20多美元徘徊,谷歌公司内部却开始秘密地用上了TPU芯片;在彼岸的中国市场里,百度研究院两位高管:副院长余凯与异构计算团队负责人吴韧陆续离职,成立了两家芯片公司——地平线与异构智能. 2015年的秋

雷帝网 乐天 10月17日报道 比特大陆今日正式发布终端人工智能芯片BM1880,一同发布的还有基于云端人工智能芯片 BM1682 的算丰智能服务器 SA3.嵌入式AI迷你机 SE3.3D 人脸识别智能终端以及基于 BM1880 的开发板.AI模块.算力棒等产品. 比特大陆产品战略总监汤炜伟表示,比特大陆云端人工智能芯片以9个月的速度快速迭代,基于芯片的相关产品在实际运行中表现良好,合作正在广泛展开,很多安防项目持续落地. "同时,由于目标市场应用需要端云一体化的 AI 解决方案,为了更好地满足

课程作业,正好自己也在学深度学习,正好有所帮助,做了深度学习的AI芯片调研,时间比较短,写的比较仓促,大家随便看看 近年来,深度学习技术,如卷积神经网络(CNN).递归神经网络(RNN)等,成为计算机视觉等相关领域的研究热点之一,取得了一定的研究和应用成果.回顾人工智能发展史,早在上世纪 80 年代末期,Geoffrey Hinton等人便提出深度学习的方法,并且在数字手写体的识别问题方面取得突破性进展.进入90 年代后,由于对深度学习理论认识和硬件系统计算能力的局限性,深度学习技术的发展受到制

AI 芯片的分类及技术 人工智能芯片有两种发展路径:一种是延续传统计算架构,加速硬件计算能力,主要以 3 种类型的芯片为代表,即 GPU. FPGA. ASIC,但 CPU依旧发挥着不可替代的作用:另一种是颠覆经典的冯·诺依曼计算架构,采用类脑神经结构来提升计算能力,以 IBM TrueNorth 芯片为代表. 1. 传统 CPU 计算机工业从 1960 年代早期开始使用 CPU 这个术语.迄今为止, CPU 从形态.设计到实现都已发生了巨大的变化,但是其基本工作原理却一直没有大的改变. 通常

AI 的热潮还在持续,AI 的战火自然也在升级.英伟达作为这一波 AI 浪潮中最受关注的公司之一,在很大程度上影响着 AI 的战局.上周在美国举行的 GTC 2019 上,黄仁勋大篇幅介绍了英伟达在 AI 软件和计算力方面的提升,但售价仅为 99 美元(约 664 元人民币)的 Jetson Nano 人工智能计算机却成了最受关注的焦点.本月早些时候的 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌也发布售价 149.99 美元(约 1009 元人民币)的 Edge TPU 开发板.虽然是最受关注的

继「人工智能AI芯片与Maker创意接轨」的(上)篇中,认识了人工智能.深度学习,以及深度学习技术的应用,以及(中)篇对市面上AI芯片的类型及解决方案现况做了完整剖析后,系列文到了最后一篇,将带领各位Maker进入智能化的世界,你也能轻松成为一位AI应用创作者. Maker如何进入AI领域? 对Maker而言,要如何进入智能化的世界呢?我们可从几个方面来综合评估:创作智能化目标.算力(AI芯片).算法(模型/网络).训练数据及开发工具. 首先,确认创作内容的输入和输出项目为何?通常输出与输入的内

在人工智能AI芯片与Maker创意接轨(上)这篇文章中,介绍人工智能与深度学习,以及深度学习技术的应用,了解内部真实的作业原理,让我们能够跟上这波AI新浪潮.系列文来到了中篇,将详细介绍目前市面上的各类AI芯片,进一步分析不同类型的芯片. 目前市面上对人工智能(AI)芯片常见的作法大致可分成五大类:通用型的CPU(Central Processing Unit).半通用型的GPU (GraphicsProcessing Unit).半专用型的FPGA (Field Programmable Ga

Author name disambiguation using a graph model with node splitting and merging based on bibliographic information 基于文献信息进行节点拆分和合并的图模型消歧方法(GFAD)   论文: https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-014-1289-4   这是一篇比较早的文章,将人名消歧过程作为一个系统,主要想学习它对消歧过程中的

下一波大趋势和大红利从互联网+让位于人工智能+,已成业界共识.在AI的数据.算法和芯片之三剑客中,考虑到AI算法开源的发展趋势,数据与芯片将占据越来越重要的地位,而作为AI发展支柱的芯片更是AI业的竞争“核心”.在围绕AI芯片一系列跑马圈地的“运动”中,已不是“单点作战”的竞争,而是涉及路线.架构.应用.生态等全方位的维度. 路线之争 可以说,芯片将决定新AI计算时代的基础架构和未来生态.因此,谷歌.微软.IBM.Facebook等美国巨头都投巨资加速AI芯片的研发,旨在抢占制高点,而国内AI芯

​芯片一直是个神奇的东西,表面上看是电脑.笔记本.智能手机改变了世界,其实,真正改变世界的硬件内核是芯片,芯片相关的技术才是科技界最实用.最浪漫的基础技术,也正因如此,谁掌握了芯片基础技术,谁就能立于不败之地,分分钟攫取高额的利润,最典型的例子就是三星,他们在功能机时代就同诺基亚.摩托罗拉并列为三大巨头,也被中国青年誉为"最值得购买"的三个品牌之一.现在,他们的Galaxy又是唯一能同iPhone匹敌的明星机型,毫无疑问,苹果.三星在终端市场是死对头,乔布斯曾亲自制作PPT讽刺其跟风,

机器之心报道,作者:李泽南. 去年的 7 月 5 日,百度在北京国际会议中心开办了首届「AI 开发者大会」.在会上,百度首次喊出了「All in AI」的口号.一年的时间过去了,今天在同样地点举行的第二届开发者大会上,李彦宏说道:去年我吹过一个牛,百度的 L4 级别无人驾驶车的量产,会在 2018 年的 7 月份.今天我要说的是,这个牛,马上就要实现了!而百度的最新战略.技术实力.以及生态发展也在这场大会上一一展现在我们的面前. 本次大会的亮点: 全球首款 L4 自动驾驶巴士「阿波龙」量产下线

AI芯片加速图像识别 AI chip accelerates image recognition 法国研究机构CEA-Leti和LIST在2020年VLSI研讨会上展示了一种概念验证芯片,该芯片集成了低功耗物联网节点和人工智能加速器,并展示了超快的唤醒时间,峰值至空闲功耗降低了1500倍.对于机器学习任务,该节点每秒可提供高达1.3tera次运算/瓦特(TOPS/W)或36个gop. 这款名为SamurAI的芯片在占用检测系统中进行了测试,该系统包括PIR传感器.224×224像素黑白摄像头.F

好未来数据中台 Node.js BFF实践系列文章列表: 基础篇 实战篇(TODO) 进阶篇(TODO) 好未来数据中台的Node.js中间层从7月份开始讨论可行性,截止到9月已经支持了4个平台,其中3个平台生产环境稳定,另1个在测试阶段近期上线. 我4月份刚加入数据中台,原本的想法是半年内不做大刀阔斧的改变,优先完善团队现有的基建设施,比如组件库.charts库.工具.规范等.Node.js中间层的立项完全是一个意外. 某次中台周例会上讨论到前后端协作效率问题,我一时嘴贱提到Node.js中间

过去70年,计算机一直遵循冯·诺依曼架构设计,运行时数据需要在处理器和内存之间来回传输. 随着时代发展,这一工作模式面临较大挑战:在人工智能等高并发计算场景中,数据来回传输会产生巨大的功耗:目前内存系统的性能提升速度大幅落后于处理器的性能提升速度,有限的内存带宽无法保证数据高速传输. 12月3日,快科技获悉,达摩院成功研发新型架构芯片.该芯片是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体AI芯片,可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈,满足人工智能等场景对高带宽.高容量内存和极致算力的需求. 在特定AI场