清華-人工智能芯片報告_第1頁
已閱讀1頁，還剩43頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、2018人工智能芯片研究報告AMiner研究報告第十四期清華中國工程院知識智能聯(lián)合實驗室2018年10月圖表目錄圖1人工智能與深度學習............................................................................................................2圖2AI芯片發(fā)展歷程..................................

2、.................................................................................5圖3傳統(tǒng)CPU內部結構圖（僅ALU為主要計算模塊）......................................................8圖4CPU及GPU結構對比圖（引用自NVIDIACUDA文檔）...........................

3、..............9圖5GPU芯片的發(fā)展階段........................................................................................................10圖6FPGA在人工智能領域的應用.......................................................................

4、..................11圖7Cambricon1A（引用自官網(wǎng)）.....................................................................................16圖8集成了NPU的神經(jīng)網(wǎng)絡處理器（引用自官網(wǎng)）.........................................................17圖9地平線公布的BPU

5、發(fā)展戰(zhàn)略圖（引用自官網(wǎng)）..........................................................17圖10亞里士多德架構（引用自官網(wǎng)）..................................................................................18圖11CI1006芯片（引用自官網(wǎng)）.............................

6、...........................................................19圖12華為麒麟970神經(jīng)網(wǎng)絡處理器NPU...........................................................................19圖13人工智能芯片領域研究學者全球分布...........................................

7、...............................24圖14人工智能芯片領域研究學者全球分布..........................................................................24圖15各國人才逆順差..................................................................................

8、.............................25圖16AI芯片應用領域..............................................................................................................31圖17華為Mate10成像效果對比圖................................................

9、......................................31圖18蘋果的FaceID................................................................................................................32圖19分解卷積可降低消耗..........................................

10、.............................................................36圖20逐層動態(tài)定點方法...........................................................................................................37圖21五級流水線結構...........................

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論