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嵌入式系统>嵌入式硬件知识

AI芯片的特点包括 :新型计算范式AI芯片的关键特征:

1、新型的计算范式

AI 计算既不脱离传统计算,也具有新的计算特质,如处理的内容往往是非结构化数据(视频、图片等)。处理的过程通常需要很大的计算量,基本的计算主要是线性代数运算,而控制流程则相对简单。处理的过程参数量大。

2、训练和推断

AI 系统通常涉及训练和推断过程。简单来说,训练过程是指在已有数据中学习,获得某些能力的过程;而推断过程则是指对新的数据,使用这些能力完成特定任务(比如分类、识别等)。

3、 大数据处理能力

人工智能的发展高度依赖海量的数据。满足高效能机器学习的数据处理要求是AI 芯片需要考虑的最重要因素。

4、数据精度

低精度设计是AI 芯片的一个趋势,在针对推断的芯片中更加明显。对一些应用来说,降低精度的设计不仅加速了机器学习算法的推断(也可能是训练),甚至可能更符合神经形态计算的特征。

5、可重构的能力

针对特定领域而不针对特定应用的设计,将是AI 芯片设计的一个指导原则,具有可重构能力的AI 芯片可以在更多应用中大显身手,并且可以通过重新配置,适应新的AI 算法、架构和任务。

6、开发工具

就像传统的CPU需要编译工具的支持, AI 芯片也需要软件工具链的支持,才能将不同的机器学习任务和神经网络转换为可以在AI 芯片上高效执行的指令代码。

干扰项:

信号处理能力:把某一个信号变为与其相关的另一个信号的能力,例如把信号变换成容易分析与识别的形式。

可定制性:可以按照用户的要求设计制造。

图像处理能力:用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术的能力。

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