Achronix告诉你,新一代人工智能硬件需要具备哪些特质.doc
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1、Achronix告诉你,新一代人工智能硬件需要具备哪些特质【导读】:如今AI的触角已经伸向了市场各个领域,AI离不开硬件,新一代人工智能硬件相较于之前的硬件有什么不一样的呢?Achronix给出了答案。AI应用覆盖了不同的市场,如自主驾驶、医疗诊断、家用电器、工业自动化、自适应网站和金融分析等等;甚至是将这些系统连接在一起的通信基础设施也正朝着自动化的自我修复和优化发展。这些全新的架构将执行诸如负载平衡等功能,还有根据以往经验来进行预测来分配资源,如无线通道和网络端口等资源。这些应用要求高性能,并且在许多情况下,要有低延迟以成功地响应条件和需求的变化。它们还要求功耗要尽可能的低,其结果是无法在
2、本地完成,机器学习解决方案往往被放在电能和散热器充足的云服务器中。对这些嵌入式系统进一步的要求是:即使在网络不能连接至云端的情况下,也要始终处于待命状态,并且随时准备响应。这些因素结合起来就要求改变硬件设计的方式。让我们来了解一下通常被用于执行这类计算任务的一些主要硬件器件种类,并分析与它们每种器件相关的优缺点:中央处理器(Central Processing Unit,CPU)CPU几乎是达到了半导体器件所能拥有的最高灵活性,被构想为一种完全通用的器件,它们也很容易被编程。然而,这种灵活性自然是要付出代价的,在一个通用架构中移动数据和指令所涉及到的大量开销,使CPU相对低效且耗电。其结果是,
3、为了满足当今的计算需求,CPU很快就被淘汰了。因此,设计人员就顺理成章地选择探讨用其它架构来补充这种通用功能。图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)根据任务要求,另一条途径是考虑图形处理器(GPU)来解决这个问题。GPU从上世纪90年代起就开始进入了兴盛时期,那个时期它们通常被用来帮助个人电脑(PC)中的CPU完成图形处理任务,为此它们还在架构上进行了优化。事实上,凭借其拥有的许多计算内核和数不清的算数逻辑单元,GPU可被用来加速许多不同类型的高度并行功能。然而,其代价是不能执行通用计算任务,并且还相对耗电。专用集成电路(ApplicaTIon Specific
4、 Integrated Circuits,ASICs)在解决方案组合中,最遥远的一端是专用集成电路(ASIC)。它们被专门制造用来支持其目标应用,ASIC可被设计成不在任何其他计算上浪费时间或能耗。然而,正如大多数设计人员证实的一样,ASIC的设计和生产是昂贵的,并对数量有限的功能进行了高的承诺;ASIC在设计和制造完成之后,几乎没有能力去提供更通用的计算或适用其它用途。我们的很大一部分客户已经到达这个阶段了设计高性能ASIC来作为解决他们所面临的密集计算需求的唯一方法。然而即便是采用这种方案,许多与我们交流的客户已经在不得不考虑其他可选择方案,以支持他们以更低的整体成本去生产性能更高的器件,
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