端测AI芯片,群雄争霸
阎荟
2024-09-03 00:00:00
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这篇名为"端测AI芯片,群雄争霸"的文章深入探讨了边缘人工智能和PIM(内存中处理)人工智能处理器的竞争格局。
这篇名为"端测AI芯片,群雄争霸"的文章深入探讨了边缘人工智能和PIM(内存中处理)人工智能处理器的竞争格局。它通过全面概述了来自苹果、谷歌、英伟达和三星等领先公司的各种处理器而脱颖而出。这篇文章对处理器的性能、功耗效率和应用适用性进行了详细分析,对于人工智能硬件市场的利益相关者至关重要。它还深入探讨了神经形态处理器的有望发展以及PIM技术的优势,如低延迟和高能效性。内容尤其值得关注的是对边缘处理器性能的比较,显示了从0.2GOPS到275TOPS的范围,并突出了内存计算的趋势,这对于提高人工智能处理效率具有重大意义。这篇文章对于对人工智能芯片技术的最新进展和竞争动态感兴趣的专业人士和爱好者来说是一篇有价值的阅读材料。- GPU是目前最流行的深度神经网络(DNN)平台,但功耗较高,不适合边缘计算。
- AI硬件市场发展迅速,许多针对边缘应用的AI加速器已经开发。
- 数据流处理器是专为神经网络推理定制的处理器,具有较低的功耗。
- 神经形态处理器采用基于尖峰的处理,具有超低功耗和高能效。
- PIM处理器具有低延迟、高能效和低内存需求,是AI应用的替代方案。
- 工业研究中的处理器包括数字CIM和PNM系统,以及基于PCM的CIM处理器。
- 一些公司如阿里巴巴、IBM、三星等都在开发和研究PIM处理器。
- AI边缘处理器的性能范围从1TOPS到275TOPS,功耗范围从0.2W到60W。
- PIM处理器通常具有较低的功耗和较高的能效,支持INT1至INT8精度。
- 神经形态处理器在推理任务中能耗明显低于其他处理器。
- 芯片面积对于选择边缘处理器很重要,PIM处理器通常具有较小的芯片面积。
- 工业研究中的PIM处理器通常具有更好的性能和效率。
- 处理器的选择和价格取决于应用需求,从可穿戴设备到自动驾驶汽车等不同应用领域有不同的处理器选择和价格范围。
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