구글, 인텔, 인공 지능 애플 리 케이 션을 위한 엔비디아의 최신 칩은 매우 높은 컴퓨팅 속도와 정확성을 자랑 합니다. 또한, 고객을 신속 하 게 시장에 다양 한 하드웨어 및 소프트웨어 옵션을 파악 하기 어렵습니다, 팔, 울트라 마이크로 (AMD), 아마존, 페이스 북의 새로운 제품으로 호소 하는, 모듈 및 칩의 조합을 만들기 위해 바라고 최적화 합니다. 등록에 따르면, 구글의 픽셀 2 구동 시너지 프로세서, 픽셀 비주얼 코어, 구글의 첫 번째 스마트폰 칩 이며 픽셀 2의 이미징 처리 기계 소프트웨어를 구현 하도록 설계 되었습니다. 픽셀 비주얼 코어 8 이미지 처리 반입 엔진 (ipu), 각각 512 단순 산술 로직 유닛 (ALU), 그리고 초당 3조 작업을 하 고 있습니다. 구글은 하드웨어 및 소프트웨어 긴밀 한 협력이 필요 ipu 효율성을 재생 했다. 소프트웨어에 세부 사항의 대부분을 나눠 주고 있는 동안 하드웨어 효율성을 개량 할 수 있다, 전통적인 프로그램 언어에 있는 ipu를 쓰는 것은 더욱 어렵게 만든다. 할로겐 뿐만 아니라, tensorflow, 구글은 또한 소프트웨어 최적화에 대 한 사용자 정의 컴파일러를 세웠습니다. 화소 시각적인 중 핵은 OEM에 책임 있고 미래에서 화소 2 소프트웨어 갱신을 통해 서 공식적으로 발사 될 것 이다. 인텔 교육 및 깊은 학습 모듈에 대 한 nervana 신경 프로세서를 배포 전문. 이전 ' 호수 크레스트 '로 알려진 ASIC는, 신경 네트워크에서 배열 (매트릭스 곱셈)의 곱셈, 그리고 회선 (회선) 작업에 대처할 수 있다고 합니다. nervana 칩은 낮은 정밀도 flexpoint 체재를 이용 한다, 그래서 가동 조밀도는 낮다, 그러나 기억 대역폭은 상대적으로 높다. nervana 칩은 2017 끝나기 전에 출하 되며, 페이스 북이 그것을 채택 하는 최초의 것입니다. terah 라이 언스, 오바마 행정부에 전직 기술 정책 고문, 아마존, 구글, 페이 스 북, 마이크로 소프트, deepmind, 애플과 다른 중요 한 기계를 주도 AI의 파트너십을 형성 하는 학습 업체. 조직의 목적은 인공 지능을 통해 서 지역 사회의 복지를 승진 시키기 위한 것 이다. 자동차 매니아를 위한 새로운 회사 쉼표 AI는 교통 레코더와 실시간 디스플레이 장치와 결합, EON을 실행 하 고, 구름에 차량 이미지를 업로드 할 수 있습니다 다음 chffr 통해이 깊이 학습 응용 프로그램 분석. 분석 한 심상은 운전사의 smartphone에 즉각 올려 주기 될 수 있고 아이콘 꼬리표에 의하여 차 올려진 전시 (HUD) 같이 특징으로 제공 된다. 엔비디아의 페가수스 칩은 세계 최초의 운영 플랫폼이 5 수준의 자기 운전 기술을 운전 할 수 있는 주장, 초당 320조 작업을 수행 합니다. 드라이브 PX 시리즈 플랫폼의 SOC를 사용 하 여 이전 출시, 자기 운전 기준의 1 ~ 3 수준에 도달할 수 있다. 각 개발팀은 다른 AI 아키텍처로 작성 한 모델을 원활 하 게 전송할 수 있는 소프트웨어에 대 한 선호를가지고 있습니다. ARM, 울트라 마이크로, 화 웨이, IBM은, 퀄 컴 (퀄 컴), 그리고 인텔은 페이스 북과 마이크로 소프트에 의해 지배 되는 오픈 신경망 교환 형식 (onxx)에 대 한 지원을 발표 했다. 결과적으로, 신경 네트워크는 다른 프레임 워크로 훈련 완료 후 추론을 수행 하기 위해 전송할 수 있습니다. onxx은 사용자 정의 칩 및 소프트웨어 기능의 부족 없이 제조 업체에 대 한 의심의 여지가 큰 보탬이 됩니다. 아파치 mxnet 프레임 워크에 의해 개발 된 글 루 온 인터페이스를 사용 하 여, Amazon은 또한 미리 정의 된 레이어, 최적화 프로그램 및 초기화 소프트웨어를 통해 심도 있는 학습 모델의 프로토타입 설계를 쉽게 구축 하 고 훈련 할 수 있게 합니다.
