芯粒技术在人工智能芯片设计中的应用探索

随着人工智能技术的飞速发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)芯片的需求呈指数级增长。为了满足AI芯片的高算力需求,基于芯粒技术(Chiplet)的片上系统(System on Chip,SoC)设计方法逐渐受到关注。Chiplet技术可以灵活地将多种功能模块进行组合,从而实现不同的芯片系统。基于Chiplet技术的AI芯片设计可以带来更高的算力、更好的灵活性和更低的功耗。本文详细探讨基于Chiplet技术的人工智能芯片设计方法,并分析其技术特点、设计流程以及面临的挑战。

嵌入式人工智能教学科研平台实验课程教学改革

随着人工智能技术的发展,移动终端设备几乎都配备了AI摄像头,各类终端设备应用了嵌入式技术。在嵌入式AI背景下,改革传统嵌入式实验教学内容,构建了一个与人工智能相关的实验开发环境,并通过PC串口软件实验及嵌入式人工智能开发板进行人工智能数据交换。嵌入式实验教学内容改革满足了学生课后进一步学习人工智能实验的需求,拓展了学生对机器学习、机器视觉等嵌入式人工智能领域的知识面,激发了学生学习嵌入式AI的兴趣。课程实践结果表明,基于人工智能的嵌入式实验教学提高了学生的学习主动性,对培养学生的创新实践能力发挥了重要作用。

人工智能芯片及测评体系分析

芯片是许多尖端数字设备的基础核心部件,随着自动驾驶、人工智能(AI)、5G技术和物联网时代的到来,AI芯片的开发与应用逐渐成了各界关注的焦点。AI芯片是指专门设计用于处理人工智能任务的新一代微处理器,具有能效高、耗电少等优势,能够在汽车制造、智能家电、机器人等领域中发挥重要作用。从定义、功能、技术架构和测评体系等多方面对AI芯片进行了介绍,对现有AI芯片测评体系及特点、AI芯片基准测试平台以及AI芯片测评标准进行了详细研究,并概述了AI芯片测评的发展趋势。

Net Speed发布以人工智能为基础的SoC芯片内部互连解决方案Orion AI

近日,NetSpeed宣布推出业界首款以人工智能为基础的So C芯片内部互连解决方案Orion AI。该方案支持多播与广播等先进特性,能极大提升人工智能SoC与加速器ASIC的性能与效率,可广泛应用于数据中心、自动驾驶、AR/VR,以及先进视频分析。

新思科技AI增强型数字设计平台将人工智能引入芯片设计实现

新思科技（Synopsys,Inc.）宣布,其业界闻名的设计工具通过引入先进的人工智能（AI）技术得到增强,可以应对前沿设计中的高度复杂性问题。AI增强型工具提升了新思科技的设计平台,并可以与近期发布的Fusion Technology进行无缝协作，从而显著加快上市时间（TTR），并设定了数字和定制设计的结果质量（QoR）的新标准。

智能终端的AI人工智能技术应用

移动互联网、5G网络、云计算、AI人工智能等技术的快速发展,社会经济各领域的智能化进程得到提升。华数智能终端引入AI人工智能,具备AI智能摄像头、语音助手、阿里生态、手机投屏、智家控制等应用,智能终端通过云+边+端的技术方式为广电打造新智能终端。智能终端依托广电宽带专网网络条件,实现新型智慧家庭服务的应用场景,为用户提供丰富的使用体验。

人工智能硬件架构优化对AI芯片产业的影响

在新架构的基础上,AI芯片产业需要人工智能技术突破计算数据吞吐量瓶颈。本文介绍了AI芯片的发展现状及应用,分析了其中所涉及的关键技术,并对其未来的发展趋势进行了简要分析。在未来的智能安全、智能家居、智能驾驶、智能终端发展中,AI芯片是亟待解决的难题,它对于科技变革和人类社会的发展意义重大。

FinFET/GAAFET纳电子学与人工智能芯片的新进展

集成电路在后摩尔时代的发展呈现出多模式创新的特点。综述了后摩尔时代中两大创新发展热点,即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管(FinFET/GAAFET)纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能(AI)芯片,并介绍了其发展历程和近两年的最新进展。在FinFET/GAAFET纳电子学领域,综述并分析了当今Si基CMOS集成电路的发展现状,包含Intel的IDM模式、三星和台积电的代工模式3种技术路线,及其覆盖了22、14、10、7和5 nm集成电路纳电子学的5代技术各自的创新特点,以及未来3和2 nm技术节点GAAFET的各种创新结构的前瞻性技术研究。摩尔定律的继续发展将以Si基FinFET和GAAFET的技术发展为主。在AI芯片领域,综述并分析了数字AI芯片和模拟AI芯片的发展现状,包含神经网络云端和边缘计算应用的处理器(图像处理器(GPU)、张量处理器(TPU)和中央处理器(CPU))、加速器和神经网络处理器(NPU)等的计算架构的创新,各种神经网络算法和计算架构结合的创新,以及基于存储中计算新模式的静态随机存取存储器(SRAM)和电阻式随机存取存储器(RARAM)的创新。人工智能芯片的创新发展可弥补后摩尔时代集成电路随晶体管密度上升而计算能力增长缓慢的不足。

开拓创新 勇于突破 树立AI芯片研发领域新标杆--记芯片设计专家陈洁君

2024年全球AI芯片峰会(GACS 2024)于9月6日至7日在北京隆重举行。AI芯片是被专门设计和优化用于人工智能计算任务的集成电路,在人工智能计算中起着关键的作用。回溯至5年前,中国科技企业发布了第一颗自主研发AI芯片--Hanguang800。该款AI芯片在当年业界公认的ResNet-50基准测试中展现出了惊人的推理性能,达到78563IPS,这一数值是当年业界顶尖AI芯片性能的4倍之多;同时,其能效比也极为出色,达到500 IPS/W,是排名第二产品的3.3倍。

FinFET/GAAFET纳电子学与人工智能芯片的新进展(续)

集成电路在后摩尔时代的发展呈现出多模式创新的特点。综述了后摩尔时代中两大创新发展热点,即鳍式场效应晶体管/环绕栅场效应晶体管(FinFET/GAAFET)纳电子学和基于深度学习新算法的人工智能(AI)芯片,并介绍了其发展历程和近两年的最新进展。在FinFET/GAAFET纳电子学领域,综述并分析了当今Si基CMOS集成电路的发展现状,包含Intel的IDM模式、三星和台积电的代工模式3种技术路线,及其覆盖了22、14、10、7和5 nm集成电路纳电子学的5代技术各自的创新特点,以及未来3和2 nm技术节点GAAFET的各种创新结构的前瞻性技术研究。摩尔定律的继续发展将以Si基FinFET和GAAFET的技术发展为主。在AI芯片领域,综述并分析了数字AI芯片和模拟AI芯片的发展现状,包含神经网络云端和边缘计算应用的处理器(图像处理器(GPU)、张量处理器(TPU)和中央处理器(CPU))、加速器和神经网络处理器(NPU)等的计算架构的创新,各种神经网络算法和计算架构结合的创新,以及基于存储中计算新模式的静态随机存取存储器(SRAM)和电阻式随机存取存储器(RARAM)的创新。人工智能芯片的创新发展可弥补后摩尔时代集成电路随晶体管密度上升而计算能力增长缓慢的不足。

基于专利数据的中国AI芯片创新态势研究

以大模型为核心的新一代人工智能生成内容(AIGC)技术(以下简称生成式人工智能技术)正代表着AI技术新的发展方向,而当前对于大模型的发展共识(即堆积算力和高质量数据可以继续创造“奇迹”)同时也促使人工智能科技创新转入“万卡”时代。由AI芯片所构筑的算力“护城河”成为支撑AI迈向通用人工智能(AGI)的必备需求。为研判我国AI芯片技术创新的发展态势,本文对我国专利数据进行了检索和分析,梳理和描绘了AI芯片技术的创新现状与趋势,并探索构建了代表性创新主体的创新潜力专利评估因子,以期形成对未来发展势能的理解与判断。最后,基于专利数据解读和分析,形成了助推我国AI芯片创新发展的有关建议。

论道AI终端预见繁荣前景

从ChatGPT到Sora,大模型带动人工智能飞速进化,并快速落地到各类AI终端,给产业注入新的增长动力。2023年以来,“AI+PC”“AI+VR”“AI+XR”“AI+手机”“AI+可穿戴”等形态各异、各有所长的AI终端产品陆续亮相,端侧AI的繁荣景象似乎近在眼前。5月16日,“2024世界电信和信息社会日大会”平行论坛之“AI终端未来之路论坛”成功举办,中赫集团副总裁、工体元宇宙GTVerse创始人葛顾担任主持人,产业链各方代表围绕“什么是真正的AI终端?”

迄今最快AI芯片拥有4万亿个晶体管

据美国趣味科学网站2024年3月14日报道,美国芯片初创企业Cerebras Systems推出了全新的5 nm级“晶圆级引擎3”(WSE-3)芯片。该公司官网称,这是目前世界上运行速度最快的人工智能(AI:Artificial Intelligence)芯片,将此前纪录提高了1倍。WSE-3拥有4万亿个晶体管,也使其成为迄今最大的计算机芯片,专门用于训练大型AI模型,未来也有望用于目前正在建设中的“秃鹰银河3号”AI超级计算机。

基于AI芯片的电力边缘智能终端:结构框架及其应用场景

随着电力物联网发展及能源数字化转型,电力边缘智能终端的适用场景不断拓展。AI芯片由于其本身智能分析及并行计算能力,成为电力边缘终端的主流核心器件之一,如何通过系统性的分析,根据应用场景选择合适的AI芯片成为目前亟需解决的问题。文章首先对AI芯片的技术架构和优缺点进行对比分析,然后根据电力系统的智能感知要求提出电力边缘智能终端的结构框架,并详细分析边缘智能终端构建的关键技术,最后结合电力典型应用场景提出了国产化可替代的AI芯片定制化选型方案。文章所提AI芯片化的电力边缘智能终端可以为电力边缘终端的设计、研发及应用提供指导,并具有普适性的理论和实用价值。

智能翻译终端：人工智能急于变现的不成功产物？

基于大数据以及潜在应用场景的独特基础，AI人工智能在国内的发展可谓春风得意，而经过这两年行业、资本的热捧之后，实际应用落地之艰难让不少行业人士开始警醒，资本压力之下，大量的人工智能企业、创业团队已经开始急于落地变现了。

人工智能芯片产业现状

人工智能(AI)被认为是当前人类所面对的最为重要的技术社会变革,支撑不同应用场景的算法、数据和计算,被称为人工智能的三大要素。而在计算部分,人工智能芯片的出现让大规模的数据计算成为可能。本文从行业地位、芯片类别以及对应的行业分布角度,对人工智能芯片产业进行了梳理,分析了作为基础的芯片行业在第三次人工智能产业浪潮中的战略作用,并对未来AI芯片的发展趋势以及我国所面临的机遇与挑战进行了分析和研究。

人工智能芯片技术进展及产业发展研究报告

AI芯片是AI时代竞争的战略制高点工业4.0席卷全球,人工智能(AI)作为信息时代的尖端科技,站在全球科技革命和产业变革的制高点,已经成为推动经济社会发展的新引擎。从AI技术发展看,AI芯片承载了AI所需的计算,是AI技术发展的基础。目前,AI技术正在面临前所未有的算力挑战,CPU等传统计算架构已无法满足AI对于并行计算能力的日益需求.

移动终端人工智能发展现状与趋势研究

随着人工智能技术的快速发展和应用,越来越多的AI应用开始在移动终端设备上开发和部署,苹果、华为、三星、高通等国内外巨头厂商已争相发力端侧人工智能领域,并初步实现了AI技术在芯片、平台、应用、终端产品等手机产业生态各环节的渗透。本文对人工智能在移动终端的应用现状和趋势进行了分析,并提出未来人工智能与移动终端结合的四大发展趋势,即模型轻量化设计、云端协同发展、不同前沿技术深度融合以及垂直领域应用不断渗透。

安防产业中人工智能芯片技术的研究和应用

随着安防监控产业和人工智能技术的发展,安防全面智能化的趋势方兴未艾。而人工智能芯片,特别是ASIC芯片以其高性能、低功耕、高集成度的特点为此奠定了坚实的基础。

NetSpeed发布Orion AI为下一代人工智能SoC带来极致性能与终极效率

2018年6月20日,Net Speed Systems宣布推出业界首款以人工智能为基础的SoC芯片内部互连解决方案Orion AI。该方案支持多播与广播等先进特性,能极大提升人工智能SoC与加速器ASIC的性能与效率,可广泛应用于数据中心、自动驾驶、AR/VR,以及先进视频分析。