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详解MIT2021年度80项AI芯片与加速器的性能优劣.pdf
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1
NAE/AICC Forum on AI Chips
and Their Innovations
Beijing, Oct. 26, 2021
评估 2021年度 80项 AI 芯片
与加速器的性能与应用
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86846756/bg2.jpg)
Evaluation of AI Chips, AI Accelerators
or AI Coprocessors in 2021
一般智能芯片定义: AI Chips 需要专门针对人工智能应用的芯片设计方法,覆盖了半导体材料、器件、电路到体系
结构的各个层次。有些业界称之为AI 加速器 (Accelerator) 与 AI 副处理器 (Coprocessor)
图处理器 (GPU): 图像运算与AI算法中,CPU将大量数据分发至GPU 中许多众核并行运算,最后汇总给CPU。
GPU在计算机视觉、自然语言处理、游戏等领域有着广泛的应用。例如 AMD-M18, NVidia A100, 等。
半定制化芯片(FPGA): 以神经网络为主的数据输入网络后需要按照不同的算法进行处理。 FPGA就像是集成电路
中的乐高积木,不同的计算单元可以按照开发者的意图进行组合,使得芯片的架构能够验证不同模型。例如 Intel Arria。
应用定制化芯片(ASIC): 在模型成熟开发者需要将芯片的集成度、功耗、可靠性等方面做进一步优化,即需要为
该模型专门定制ASIC。这种芯片的应用范围小,在大规模生产的商品中才会应用。
类脑神经网络芯片 : 类脑芯片模拟人脑的神经网络模型的新型芯片编程架构,可以模拟人脑功能进行感知、认知, 和
行为。它可以进行更为深度的学习。例如 MIT Survey 的 dataflow chips, Google TPU,与 寒武纪 MLU 等
智能卡 (AI Cards)与智能系统 (AI Systems): 有些 AI 器具 以 线路卡 形式出现,例如 Alibaba,
Qualcomm Cloud 100, 或以子系统出现, 例如 IBM TrueNorth, Tesla full-self-driving computers.???????????????????
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86846756/bg3.jpg)
AI architecture consists of sensors, data conditioning, algorithms, modern computing, robust AI, human-machine
teaming, and users(missions). Each step is critical in developing end-to-end AI applications and systems.
CANONICAL AI ARCHITECTURE BUILT WITH
CHIP, BOARD AND SYSTEM ACCELERATORS
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