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AI語音助手和AI圖像優(yōu)化是離我們最近的AI應(yīng)用，然而這只是AI能力比較初級(jí)的體現(xiàn)，未來，AI將會(huì)以目前難以想象的方式改變我們的生活。作為AI的重要推動(dòng)力之一，不同類別的AI處理器正努力滿足AI的需求，但依舊不能滿足AI不斷迭代的算法的需求。圍繞AI芯片的創(chuàng)新因此也成為了熱點(diǎn)。
本周二，總部位于美國加利福尼亞州的Achronix為滿足AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的需求，推出了一款融合Asic核心效率的全新類別fpga。
到底是什么在推動(dòng)AI芯片的創(chuàng)新？
AI發(fā)展的三大要素是算力、算法和數(shù)據(jù)，而這一輪AI熱潮的興起一個(gè)關(guān)鍵的原因就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流行。不過，由于AI還處于初級(jí)階段，深度學(xué)習(xí)算法不僅種類多樣，并且在不斷迭代。另外，數(shù)據(jù)的類型也十分多樣，包含了整型和浮點(diǎn)型，以及每種數(shù)據(jù)類型的不同精度，這對(duì)芯片的通用性提出了要求。
AI處理器的硬件挑戰(zhàn)
但是，芯片的通用也就意味著算力難以做到極致，并且，不同的數(shù)據(jù)類型和精度對(duì)處理器的性能的要求又不相同，想要同時(shí)滿足算力和通用性的要求，半導(dǎo)體制程的提升是最為直接的方法。過去30年，摩爾定律帶來了顯著的計(jì)算能力的提升，半導(dǎo)體制程從微米跨越到了納米級(jí)，如今的計(jì)算機(jī)處理速度也可以達(dá)到每秒千萬億次(1015 FLOPS)。
