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AI芯片免费能成为AI大规模产业化的钥匙吗?-拉斯维加斯官网

发布时间:2020-11-23 00:24:02来源:拉斯维加斯官网_首页编辑:拉斯维加斯官网_首页阅读: 当前位置:首页 > 奇趣自然 > 手机阅读

拉斯维加斯官网_AI于是以更加多的经常出现在我们的生活中,但业界普遍认为AI想规模化落地还必须较长的时间,国内外科技巨头也争相开始自律研发AI芯片加快AI技术落地。不过,自律研发芯片投放且高风险大,这又妨碍了AI的发展。那么如果AI芯片免费,否意味著AI大规模产业化将较慢构建?如果说芯片是人工智能的“躯体”,算法是人工智能的“灵魂”,数据是人工智能的“营养”,把这几个核心要素再行再加“应用于场景”和“服务”这两个解决方案赋能的能力,将其放到各个传统行业里去政治宣传传统行业原先的体验和效果,在这个过程中,必须通过算法的大大递归、海量数据的大大收集,从数据的收集、标示,到算法的训练、应用于升级、芯片升级,构成一个闭环,构建机器自自学。

因此,云天励飞牵头创始人、CEO陈宁指出,只有通过人工智能芯片的突破,才有可能确实的让人工智能的技术变为产品,确实构建大规模的产业化。云天励飞牵头创始人、CEO陈宁为什么自由选择芯片免费的商业模式?(公众号:)消息,4月25日云天励飞芯片专题的媒体交流会上,陈宁回应,从云天励飞创业之初,就不把自己定义为AI芯片或传统芯片公司。

虽然我们做到AI芯片,但与传统芯片公司有所区别,我们不从传统的硅基芯片上通过面积计算出来芯片成本、设计成本,然后再行计算出来每颗芯片的定价来展开收费的模式,我们的芯片全部免费。我们的核心不是非常简单的把芯片转交用户,而是将前端的芯片和我们云端的服务去赋能各个行业的客户。至于原因,从陈宁博士的答案中寻找了答案。

他回应,我们芯片团队做到了十多年,不过比较较为顶尖的一批工程师投放了一个芯片的行业,最后却但把芯片制成了白菜价。我忘记之前有一个收购的案例,91助手和展讯两家公司完全同时被收购,但是它们价值的差异十分极大,这让我们这帮做到芯片的工程师深感较为心寒。这从一个侧面也体现了一些问题,作为工程师要看自身的价值反映在哪里,在人工智能时代,会比在互联网时代有可能有数量级的差异。

但是芯片又是不可或缺的,最近的中兴通讯事件更为说明了芯片的重要性。“荐个例子,我们用水、电感觉将近,但是补了水龙头和插座不会感觉将近吗?在人工智能时代,为了投入产出比更为协商,我们指出人工智能时代不仅要从技术层面、也要从商业模式上面让产业用料更为给定,所以我们将芯片作为一把关上人工智能服务和人工智能产业化的钥匙。通过全新免费的商业模式,来突显人工智能服务的价值,同时也需要更为好的反映芯片作为水龙头和插座的不可或缺性。

”陈宁同时回应。芯片免费否知道不切实际?陈宁还讲解,我们商业价值的反哺是通过获取云端AI服务的能力。

AI云端的芯片就看起来一个个水龙头和插座,在云端掌控前端的服务,通过云端一系列电源,面向有所不同的应用于场景来掌控这个水龙头流出来的是什么样的水、流入多大流量的水,掌控这颗前端的芯片上打开多少功能、构建什么样的功能和算法。非常简单来说,就是通过AI服务去构建末端到云的技术路线的产业价值和商业价值的模式。那么用户否不会拒绝接受这样的商业模式?陈宁回应回应,这推倒不是拒绝接受这种模式,更加关键的是云天励飞对于人工智能整个产业的发展,指出未来的物联网一定是末端到云的架构,仍然像原本传统行业的芯片,买一颗芯片给客户,客户偷走以后跟厂商没关系了,而是一定要通过云端的服务,来赋能前端的芯片,去获取一系列的AI服务,所以末端到云在人工智能时代是一个大自然的初始化。

有了末端到云的初始化,厂商的价值并不是通过这个前端芯片需要构建电子元器件的数量来要求,而是通过前端的钥匙,整个云端的服务需要获取多好的服务,把工作效率获取100倍还是1000倍,厂商的价值是在云端服务的整个链条反映。当然,这并不意味著从末端到云都要用这个服务,从我们现在发售的生物系统就可以显现出云天励飞在打造出一个平台。虽然我们是五位一体的端到端的整体解决方案,但是我们引的是一个平台,把平台报废成前端智能化、结构化引擎、搜寻、引擎的有所不同模块。芯片性能能否符合市场需求?最后,从商业模式重返到人工智能构建突破的核心——芯片。

陈宁指出人工智能仅次于的挑战在于技术怎么在各类细分场景里落地,并抛光出来一款又一款的解决问题明确行业问题、政治宣传传统行业的一系列芯片。因此,人工智能时代是场景定义算法,算法定义芯片。

云天励飞设计AI芯片也是通过场景来定义。据介绍,云天励飞AI芯片的设计主要以ASIP的设计思路居多,让处置芯片在不具备了ASIP高性能、低功耗的优势的同时还能获取处理器级别的性能,顾及末端上应用于的高性能、低功耗、低成本的拒绝,保有不俗的灵活性,能符合AI算法较慢递归的市场需求。

据理解,云天励飞第一代深度自学神经网络处理器NNP100的研制在2016年已完成,并基于FPGA载体构建商用。目前早已在研发第二代深度自学神经网络处理器NNP200,并获得阶段性成果。

NNP200也将构建于云天励飞IPU (inteligence processor unit)芯片上,用作智能终端产品。值得一提的是,得知,云天励飞IPU与Nvidia开源的nvDLA比起,完全相同运算力下,在较小的内存比特率下,算法模型效率可以提升18倍。与麒麟970比起,完全相同运算力下,比970的性能提升4.4倍。

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