Prospettive prospere, aziende IT industria dei semiconduttori transfrontalieri
L'industria mondiale dei semiconduttori sta vivendo un lungo periodo di aumento della Corea del Sud società di semiconduttori devono consegnare pagella roseo. Samsung Electronics ha registrato dati operativi preliminari per il primo trimestre, non v'è stato di $ 14,7 miliardi nei profitti operativi trimestre, in crescita 57.58 % del settore dei semiconduttori di Samsung Electronics è anche dopo un periodo di molti anni oltre telefoni intelligenti per diventare campione risultato del Gruppo. LG Electronics ha rilasciato i dati preliminari mostrano che 2018 primo trimestre la crescita degli utili fino al 20%.
Gli analisti ritengono che il breve termine, prospera non si concluderà nel settore dei semiconduttori. Invece, networking, automobile astuta, il cloud computing e altre nuove applicazioni nel settore dei semiconduttori sta portando un nuovo ciclo di prosperità.
Di fronte alla prospettiva di nuove, le organizzazioni IT hanno attraversato il confine con l'industria dei semiconduttori è diventata una tendenza, il più importante è la business progettazione di chip. Circuito integrato AI nel campo dell'intelligenza artificiale per la prima volta dimostrato al pubblico il fascino di IBM fabbricati proprio chip di Neuron, Google approfondimento sviluppato un proprio circuito integrato attualmente ha emesso truciolo aI ha come molti come decine abbreviazione già superato l'ambito della CPU, APU è stato organizzato dall'inizio alla UPU. in questo nodo, transfrontaliera pubblicato circuito integrato aI Na Peisi Qual è la logica del business?
Chip AI, un'importante direzione di sviluppo del settore
Anting ha risposto alla domanda del giornalista di Science and Technology Daily, e ha spiegato che "il chip di intelligenza artificiale è una direzione di sviluppo industriale molto importante".
Egli ha detto che un sacco di tecnologia e intelligenza artificiale hanno coperto un sacco di cross-integrazione tra di loro. In questa fase, può essere più o meno considerato, la tecnologia di base di a base di machine-learning intelligenza artificiale, machine learning e neurale generalmente include lo studio approfondito calcolo morfologia (neuromorfi) due direzione tecnica in cui la profondità del sistema di apprendimento è una combinazione di piattaforma hardware e software per costruire un ibrido, la maggior parte del software in conformità con i principi di funzionamento della rete neurale multistrato, utilizzando l'hardware principale CPU, GPU e altri relativamente 'tradizionale' Processore Il sistema di calcolo neuromorfico è una piattaforma hardware che costruisce i nodi di calcolo in base alla struttura della rete neurale Il prodotto rappresentativo è un chip neuronale.
Antin Ho sottolineato che lo studio approfondito enorme di innovazione tecnologica nel software di tecnologia, ma l'hardware è ancora un'architettura di von Neumann, è difficile da superare le loro debolezze in termini di velocità di elaborazione parallela e il consumo energetico. Neuron Chip sta avendo un basso consumo di energia senza precedenti consumi ed efficienza di elaborazione. base hardware di chip utilizzando un'architettura di elaborazione in parallelo, ciascuno dei dati di ingresso contemporaneamente versato in una memoria neurone, elaborazione ad alta velocità di dati può essere realizzata ad una frequenza inferiore, pur mantenendo un basso consumo energetico stato. cosa ancora più importante, il lavoro di chip neurone fatto da pattern recognition e l'apprendimento, il tutto di un neurone può essere fatto per identificare lo stesso ciclo di clock. scenari complessi possono essere affrontati aumentando il numero di neuroni. circuito integrato neurone Può gestire vari tipi di dati, inclusi dati non specifici generati da vari sensori.
Chip di neuroni, l'apprendimento della formazione viene fatto quasi istantaneamente
La dimensione del pacchetto del chip NM500 è di soli 4,6 × 4,5 mm, frequenza 36 MHz, il consumo di picco è inferiore a 200 MW, NM500 contiene 576 neuroni identici, ogni neurone include un dispositivo logico e una memoria a 256 bit. Si ha anche mostrato la scheda di valutazione corrispondente, che fornisce funzionalità di stacking, FPGA integrato, sensore di movimento, porta USB e slot per schede SD, supporta l'ambiente di sviluppo Windows e Arduino. Il reporter di Science Daily ha visto la dimostrazione dal vivo, uno dalla scheda di valutazione Il dispositivo sperimentale costruito con un braccio robotico leggero può identificare chip di diverse denominazioni in base ai modelli sulla superficie dei chip e classificare i chip.E 'impressionante che la formazione e l'apprendimento di nuovi modelli di chip siano quasi istantaneamente completati. L'ambiente di sviluppo è semplice e conveniente, l'intero processo è molto semplice.
Antinho ha detto che il NM500 è stato prodotto dopo aver ottenuto l'autorizzazione di progettazione di QV e Napas ha applicato un gran numero di tecnologie proprietarie durante il processo di productization.Naeci è ottimista riguardo alle prospettive future dei chip di neuroni. Nell'era del networking, il numero di dispositivi interconnessi è di 10 miliardi o 100 miliardi: i dati generati da questi dispositivi devono essere elaborati per generare valore, lo scenario applicativo dei chip neuronali è pieno di tremenda immaginazione.