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2018年人工智能芯片技术白皮书(中文版).pdf

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简介:
《2018年人工智能芯片技术白皮书》提供关于人工智能芯片领域的全面分析和深入见解,涵盖技术发展、市场趋势及未来前景。 《人工智能芯片技术白皮书2018》深入探讨了AI芯片的重要性和发展趋势。该报告由北京未来芯片技术高精尖创新中心编写,并汇集了国内外顶尖学者的研究成果,旨在阐述AI芯片的关键特征、发展现状、技术挑战、架构设计趋势以及未来展望。 首先,文章概述了AI芯片的特性包括新型计算范式(如深度学习和神经网络)、训练与推断能力、大数据处理能力和数据精度等关键要素。同时强调其可重构性和软件工具的重要性。 其次,报告详细介绍了不同场景下的发展现状:云端AI主要应对复杂任务,并重视大存储量及高性能;边缘设备则更注重低功耗和实时响应性能;而云侧与终端的配合,则通过协同计算来优化整体应用效果。 第三部分讨论了当前技术面临的挑战。这些挑战包括冯·诺伊曼架构的数据处理瓶颈以及CMOS工艺物理极限带来的能耗问题,同时新兴的计算模式也对芯片设计提出了新的要求。 第四章则重点介绍了未来AI芯片在云端和终端设备上的创新趋势:前者注重存储与运算能力之间的平衡;后者更关注能效比,并且出现了软件定义硬件的概念以提高灵活性。 此外,报告还探讨了新型存储技术和计算技术的发展方向。如近内存计算、存内计算以及基于新式存储器的神经网络等,这些新技术旨在克服传统架构局限并提升性能效率。 文章最后介绍了模拟人脑工作原理的“神经形态芯片”,这类产品具备高并发性及众核结构等特点,但同时也面临着成熟度和技术标准化方面的挑战。此外,《白皮书》还概述了AI芯片基准测试标准的发展趋势以及未来技术路线图,并展望了更高能效、更灵活架构的前景。 这份文档对于理解当前和未来的AI芯片技术至关重要,无论是科研人员还是产业决策者都可从中获得宝贵的信息与洞见。随着人工智能的进步和发展,相信AI芯片也将不断进化并推动社会向智能化转型。

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    《2018年人工智能芯片技术白皮书》提供关于人工智能芯片领域的全面分析和深入见解,涵盖技术发展、市场趋势及未来前景。 《人工智能芯片技术白皮书2018》深入探讨了AI芯片的重要性和发展趋势。该报告由北京未来芯片技术高精尖创新中心编写,并汇集了国内外顶尖学者的研究成果,旨在阐述AI芯片的关键特征、发展现状、技术挑战、架构设计趋势以及未来展望。 首先,文章概述了AI芯片的特性包括新型计算范式(如深度学习和神经网络)、训练与推断能力、大数据处理能力和数据精度等关键要素。同时强调其可重构性和软件工具的重要性。 其次,报告详细介绍了不同场景下的发展现状:云端AI主要应对复杂任务,并重视大存储量及高性能;边缘设备则更注重低功耗和实时响应性能;而云侧与终端的配合,则通过协同计算来优化整体应用效果。 第三部分讨论了当前技术面临的挑战。这些挑战包括冯·诺伊曼架构的数据处理瓶颈以及CMOS工艺物理极限带来的能耗问题,同时新兴的计算模式也对芯片设计提出了新的要求。 第四章则重点介绍了未来AI芯片在云端和终端设备上的创新趋势:前者注重存储与运算能力之间的平衡;后者更关注能效比,并且出现了软件定义硬件的概念以提高灵活性。 此外,报告还探讨了新型存储技术和计算技术的发展方向。如近内存计算、存内计算以及基于新式存储器的神经网络等,这些新技术旨在克服传统架构局限并提升性能效率。 文章最后介绍了模拟人脑工作原理的“神经形态芯片”,这类产品具备高并发性及众核结构等特点,但同时也面临着成熟度和技术标准化方面的挑战。此外,《白皮书》还概述了AI芯片基准测试标准的发展趋势以及未来技术路线图,并展望了更高能效、更灵活架构的前景。 这份文档对于理解当前和未来的AI芯片技术至关重要,无论是科研人员还是产业决策者都可从中获得宝贵的信息与洞见。随着人工智能的进步和发展,相信AI芯片也将不断进化并推动社会向智能化转型。
  • 标准2018).pdf
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    《人工智能标准白皮书(2018年版)》全面梳理了国内外人工智能标准化工作进展,深入分析了关键领域技术发展趋势和需求,并提出了我国推进人工智能标准体系建设的建议。 人工智能标准化白皮书(2018版)
  • 边缘2018
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    《边缘智能白皮书(2018年版)》深入探讨了边缘计算与人工智能技术融合的发展趋势、应用场景及挑战,为相关行业的技术创新提供了宝贵的参考。 边缘智能白皮书(2018)全面概述了在物联网领域内边缘计算技术的发展趋势与应用前景,强调了将数据处理能力从云端推向网络边缘的重要性,并探讨了如何通过优化资源分配来提升系统的响应速度、降低延迟以及增强安全性等方面。此外,该报告还分析了几种典型的应用场景及其对行业产生的影响,为相关领域的研究者和从业者提供了宝贵的参考信息和技术指导。
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    《2020年人工智能安全白皮书》全面分析了当前人工智能技术的安全挑战与风险,并提出了一系列有效的应对策略和建议。 蚂蚁金服在2020年发布了关于人工智能安全的白皮书。该文件详细介绍了公司在保障人工智能技术应用过程中的安全性方面的研究与实践成果。这份报告对于关注AI技术和数据保护的人士具有很高的参考价值。
  • 2023系列——大模型(2023)
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    本白皮书深入分析了2023年人工智能领域的大模型技术发展趋势,涵盖技术创新、应用场景及未来展望,为中国AI产业发展提供战略指导。 《中国人工智能系列白皮书——大模型技术(2023版)》是由中国人工智能学会发布的一份深入研究报告,旨在探讨大模型技术的最新进展、生态系统及其在人工智能领域的应用与挑战。特别是语言大模型和多模态大模型,在推动AI技术进步方面扮演着重要角色。 ### 1. 大模型技术概述 自2010年代以来,随着深度学习的发展及数据量的增长,从早期的小规模模型逐渐演进为如今的超大规模模型(如BERT、GPT系列和Turing NLG等)。这些大模型通过大量训练显著提升了自然语言处理能力。同时,它们的应用范围也已扩展至图像、声音等多种模态,并构建了更复杂的多模态系统。 #### 1.1 发展历程 早期的Word2Vec和LSTM为后续的大规模模型奠定了基础;随后出现的Transformer架构因其并行计算的优势而提升了训练效率。近年来,预训练-微调范式成为主流模式(如掩码语言模型、自回归语言模型及序列到序列模型),进一步增强了模型的泛化能力。 #### 1.2 生态发展 大模型的发展涉及到开源框架、算力平台和应用服务等多个方面。各大科技公司纷纷推出各自的大规模预训练平台,例如Google的BERT、Facebook的XLM以及阿里云的Qwen等,推动了AI技术的进步与产业落地。 #### 1.3 风险与挑战 虽然大模型带来了显著的技术进步,但也伴随着数据隐私保护、算法公平性评估、可解释性和能耗效率等问题。如何在保障技术创新的同时解决这些问题将是未来研究的重要方向。 ### 2. 语言大模型技术 语言大模型主要基于Transformer架构,并包括不同类型的建模方式:掩码语言建模用于预测被遮蔽的单词;自回归语言建模则负责生成连续文本,而序列到序列模型适用于机器翻译等任务。 #### 关键技术 - **预训练**:通过大规模无标注数据进行自我监督学习以获取通用的语言理解能力。 - **适配微调**:针对特定应用场景对预训练模型进行少量标记数据的优化调整,从而提升性能表现。 - **提示学习**:借助于关键词或短语引导模型完成推理任务,在零样本或少样本情况下提高准确度。 - **知识增强**:结合知识图谱等结构化信息源以加强模型的知识理解和应用能力。 - **工具学习**:使模型能够执行简单的指令操作,进而实现更复杂的任务。 ### 3. 多模态大模型技术 多模态大模型整合了视觉、听觉等多种类型的信息输入,构建跨领域的理解与生成机制。其技术体系涵盖了不同模态特征的融合处理、跨领域表示学习以及针对具体应用问题设计解决方案的能力。 #### 技术体系 - **面向理解任务**:能够解决图文问答及视频内容解析等问题。 - **面向生成任务**:可以创建文本描述、图像乃至视频,推动了AI创作与人机交互的新高度发展。 大模型技术正在重塑人工智能的面貌。它不仅带来了前所未有的智能水平提升,同时也提出了新的理论和实践问题挑战。随着研究不断深入和技术持续进步,未来的大规模预训练系统将在更多领域发挥重要作用,并为人类社会创造更大的价值贡献。
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    本白皮书深入探讨了2023年人工智能领域的大模型技术发展趋势,涵盖理论研究、应用实践及未来展望。 人工智能系列白皮书-大模型技术(2023版).pdf是一份关于当前人工智能领域中大模型技术的深入研究报告。文档详细探讨了近年来在该领域的最新进展、挑战以及未来的发展趋势,为研究者与实践者提供了宝贵的参考和指导。
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    《2020年人工智能白皮书(新一代)》全面解析了当前人工智能技术的发展趋势、应用现状及未来方向,为读者提供了详尽的知识框架和行业洞察。 当前,人类生产和生活的数据基础与信息环境得到了显著提升。人工智能正从学术研究驱动转向实际应用驱动,并且正在由专用智能向通用智能发展,这使得它比历史上任何时期都更接近于达到人类的智能水平,从而进入了一个新的发展阶段。新一代的人工智能作为引领未来的颠覆性、战略性技术,在推动其他领域的科技进步和产业升级方面发挥着越来越重要的作用,成为新一轮科技革命的关键突破点以及产业变革的核心驱动力。 基于上述背景,中国电子学会组织专家团队编制了《新一代人工智能产业白皮书(2020年)》,全面总结了全球范围内产业智能化升级的主要表现与特征,并重点针对我国的实际情况构建了一个指标体系并进行了指数分析。此外,该报告还深入探讨和论证了制造业、农业、金融、医疗、教育、安防、交通以及零售等多个行业的智能转型路径和发展趋势。
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    《2021年可信人工智能白皮书》旨在探索和建立人工智能技术的信任机制,涵盖数据安全、隐私保护及伦理规范等多个方面。 白皮书从落实全球人工智能治理共识的角度出发,聚焦于可信人工智能技术、产业和行业实践等方面,分析了实现可控可靠、透明可释、隐私保护、明确责任及多元包容的可信人工智能路径,并对可信人工智能的未来发展提出了建议。
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    《2024年人工智能手机白皮书》深入分析了未来智能手机的发展趋势、技术革新和市场前景,为行业提供战略指导。 作为一位手机行业分析师,我将分享OPPO的AI手机白皮书,并详细解读其中的AI工作流。这份白皮书对手机行业的从业者来说具有重要的参考价值。为了确保内容详尽、全面,我会解释AI工作流的具体实现和应用,帮助从业者更好地了解OPPO在AI手机领域的最新进展和技术方向。