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实锤了!人工智能走向多元化即将带来计算机重

CNMO新闻】谷歌苹果、IBM、英特尔已经建立了加速神经网络的神经处理器,它们大多被部署为运行AI模型的协同处理器。但随着对智能应用程序需求的增长,系统也将做出更多的调整。






人工智能


在计算机视觉的常用应用中,移动多帧高分辨率视频强调了I/O子系统。目前,架构师和计算机科学家仍在学习如何优化数据结构和数据表示方式。例如,Medusa中所指出的,多端口DNN加速器和宽DRAM控制器接口的互连。每个端口都具有独立的DRAM访问权限,因此,必须使用内存互连才能将宽DRAM控制器接口互联到大量窄读写端口,并同时保持最大的带宽效率。


当DRAM带宽跨DRAM端口均匀分区时,DNN是最有效的。由于DRAM可以占到总能源消耗的90%,最小化内存逻辑就可以为计算机节约成本了。内存访问不是传统工作负载和人工智能工作负载之间的唯顺灏股份毛利下滑谋转型,24岁董事长开种大麻,股价嗨翻天一区别,但随着人工智能应用程序的复杂化,x86和ARM将越来越不相关。



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