豊富な見通し、IT企業のクロスボーダー半導体業界
世界の半導体産業は、韓国の半導体企業は、バラ色のレポートカードを引き渡すする必要が上昇するのに長い期間を経験している。サムスン電子は第1四半期の予備動作データを報告し、四半期の営業利益は$ 14.7億アップ57.58あったが、 LG電子が発表した予備データによると、2018年第1四半期の利益成長率は20％にも上るという。
アナリストは、半導体産業の赤字は短期間で終わらないと考えています。逆に、インターネットの事、スマートカー、クラウドコンピューティングなどの新しいアプリケーションは、半導体ビジネスの新たな繁栄を導いています。
新しいの見通しに直面し、IT組織は傾向となっている半導体業界に国境を越えて、最も顕著なのはチップ設計業務である。人工知能の分野でのAIチップ最初のIBMの魅力は、独自のNeuronチップは、Googleを製造し、公開することが実証されました深さの調査では、独自のチップは現在、AIチップがすでにCPUの範囲を越えて数十の略語できるだけ多く、APUはUPUに最初から配置されていた発行している開発しました。このノードでは、クロスボーダーはAIチップのNa Peisiを掲載しましたビジネスロジックとは何ですか？
AIチップ、重要な産業開発の方向性
Antingは、科学技術日刊紙の記者から質問に答えた。彼が与えた理由は、「人工知能のチップは、非常に重要な産業開発の方向性である」ということである。
彼は技術の多くと人工知能が互いの間の相互の統合の多くをカバーしていると述べた。この段階では、大まかに考えることができ、人工知能機械学習ベースのコア技術、機械学習と神経は、一般的に深度調査を含みハードウェアメインCPU、GPUを用いてモルフォロジー演算（ニューロ）学習システムの深さは、ハイブリッドを構築するためのハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームとの組み合わせである二つの技術的方向、多層ニューラルネットワークの動作の原理によるソフトウェアの大部分は、他の比較的「伝統的な」プロセッサ及びニューロモルフィックコンピューティングシステムのハードウェアプラットフォームは、ニューラルネットワーク構造に応じてコンピューティング・ノードである、製品ニューロンチップの代表です。
アンティンホーは、その技術ソフトウェアの技術革新の巨大な深さの研究を強調しますが、ハードウェアはまだノイマン型で、並列処理速度と消費電力で、自分の欠点を克服することは困難である。Neuronチップは、前例のない低エネルギーをしています低消費電力を維持しつつ消費および処理効率がハードウェア・ベースのチップ超並列処理アーキテクチャを使用して、入力データの各々を同時にニューロンメモリに注ぎ、情報の高速処理をより低い周波数で実現することができます状態。さらに重要なことは、パターン認識と学習によって行わニューロンチップ作業は、ニューロンのすべてが同じクロック・サイクルを識別するために行うことができる。複雑なシナリオは、ニューロンの数を増加させることによって対処することができる。ニューロンチップさまざまな種類のデータを扱うことができます（さまざまなセンサーによって生成される非特定データを含む）。
ニューロンチップ、トレーニング学習はほぼ即座に行われます
NM500には576個の同一のニューロンが含まれ、各ニューロンにはロジックデバイスと256ビットのメモリが含まれています。 Siはまた、スタッキング機能、統合FPGA、モーションセンサー、USBポートとSDカードスロット、サポートWindowsとArduino開発環境を提供する対応する評価ボードを示した科学デイリーレポーターは、ライブデモ、評価ボードで見た軽量のロボットアームで構成された実験装置は、チップ表面のパターンに応じて異なる金種のチップを識別し、チップを分類することができ、新しいチップパターンの訓練と学習がほぼ即座に完了することは印象的です。開発環境はシンプルで便利で、全体のプロセスは非常に簡単です。
Antinho氏は、NM500はQVの設計認可を取得して製品化し、Napaisは製品化プロセス中に多数の独自技術を適用したと述べています.Napesは将来のニューロンチップの開発見通しについて楽観的です。ネットワーキングの時代には、相互接続されたデバイスの数は100億〜1000億であり、これらのデバイスで生成されたデータを処理して価値を生み出す必要があります。