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為GPU和AI行業的領先者,Imagination到今年為止出貨量已經達到110億,在手機端的市場份額有38%,車載市場市場份額是43%。Imagination華東區銷售總監杜昕表示:從AI方面的產品來看,Imagination的產品2NX在去年跑分第一。在傳統的CPU上如果算力可以做到1倍,那我們的GPU現在是10-20倍,未來我們的3NX NNA現在已經到了100-200倍,其實在網絡加速器上是對算力有更大的要求。Imagination會通過我們在產品目標、通過我們在本地化的支持,以及通過我們在APP的交付會去賦能像紫光展銳這樣的生態合作伙伴,共同攜手在5G+AI的路上越走越成功。




紫光展銳張忠立


紫光展銳張忠立介紹了AI異構計算平臺及開發案例。他指出:IoT設備數量預計在2022年超過非IoT設備,IoT設備產生的數據在2025年預計達到近80ZB。AIoT設備傳輸到云端的數據以結構化數據為主,AI將在原始數據轉換到結構數據過程中扮演越來越重要的角色。AI應用交付面臨諸多困難:網絡模型訓練框架的多樣性、網絡算子在不斷更新、不同應用場景有不同的量化方式、不同應用場景交付平臺的多樣性、算法運行硬件平臺的多樣性等。針對上述困難,紫光展銳推出軟件AI部署的開發平臺AIactiver。




浙江大學教授馬德


浙江大學教授馬德介紹了類腦計算理論與實踐--人工智能近20年有了一個質的飛躍,而且人工智能深度學習在語音識別、人臉識別、圖像分類等方面都取得了非常大的成就。但是,現在的AI技術要靠大量的數據去做訓練才能解決問題,而且現在的AI只針對特定任務,缺乏開放和動態解決復雜情況的能力,因此我們提出是否可以從生物腦的角度模擬行為。AI跟生物腦有很大的差距,我們提出了一個概念--類腦計算,要向大腦去學習,是否可以用電路或芯片器件的方式去模擬出腦的結構以及模擬腦的工作機制。針對類腦計算將其范圍縮小一點叫做神經擬態計算,用CMOS和新器件實現的神經擬態計算可模擬大腦的結構和工作機理,并實現幾大特點:一是存算一體,數據的存儲和數據的計算都在一個單位或在一個網絡里完成;二是事件驅動,可以實現低功耗;三是生物關聯


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