번영하는 전망, IT 기업 국경 간 반도체 산업
글로벌 반도체 산업은 한국의 반도체 회사가 장미 빛 성적표를 넘겨해야 상승의 긴 기간을 경험하고있다. 삼성 전자는 1 분기 영업 (잠정) 데이터를보고, 최대 57.58, 분기 영업 이익에 $ 14.7 억이 있었다 LG 전자가 최근 발표 한 자료에 따르면 2018 년 1 분기의 이익 증가율은 20 %로 높았다.
애널리스트들은 반도체 업계의 적기가 단기적으로 끝나지 않을 것이라고 전망하며, 반대로 인터넷 사물, 스마트 자동차, 클라우드 컴퓨팅과 같은 새로운 애플리케이션이 반도체 비즈니스 번영의 새로운 장을 열었습니다.
새의 전망 얼굴, IT 조직이 추세가되었다 반도체 산업에 국경을 넘어, 가장 눈에 띄는 칩 디자인 사업이다. 인공 지능 분야에서의 AI 칩 최초의 IBM의 매력은 자신의 신경 세포 칩, 구글을 제조 대중에게 증명되었다 깊이 연구는 현재 AI 칩 발행 자체 칩은 이미 CPU의 범위를 넘어 갔다 많은 등 수십 약어, APU는 UPU 처음부터 배열되어있다 개발했다.이 노드에 국경은 AI 칩 나 Peisi을 게시 비즈니스 로직이란 무엇입니까?
AI 칩, 중요한 산업 발전 방향
그는 과학 기술 신문 기자의 질문에 "인공 지능 칩은 매우 중요한 산업 발전 방향"이라고 말했다.
그는 기술과 인공 지능의 많은 서로 간의 상호 통합을 많이 덮여했다고 밝혔다.이 단계에서, 대략 인공 지능 기계 학습 기반의 기계 학습과 신경의 핵심 기술은 일반적으로 깊이 연구를 포함, 간주 될 수 있습니다 하드웨어 메인 CPU, GPU 및 사용 형태 계산 (Neuromorphic) 학습 시스템의 깊이 하이브리드를 구축하기위한 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼의 조합 된 두 기술 방향 다층 신경망의 동작 원리에 따른 소프트웨어의 대부분의 다른 상대적으로 '전통적인' 프로세서 (Processor) : 신경 모폴로지 컴퓨팅 시스템은 신경망 구조에 따라 컴퓨팅 노드를 구축하는 하드웨어 플랫폼으로 대표적인 제품은 신경 칩입니다.
병렬 처리 속도와 전력 소비에 자신의 단점을 극복하기가 어렵 Antin 호 기술 소프트웨어 기술 혁신의 엄청난 깊이 연구를 강조하지만, 하드웨어는 여전히 폰 노이만 아키텍처입니다. 신경 세포 칩은 전례없는 낮은 에너지를 가지고있다 낮은 전력 소비를 유지하면서 소비 및 처리 효율. 하드웨어 기반 칩 대용량 병렬 프로세싱 아키텍처를 사용하여, 입력 데이터의 각 동시에 신경 메모리에 붓고, 정보의 고속 처리가 더 낮은 주파수를 실현할 수있다 상태입니다. 더 중요한 것은, 패턴 인식과 학습에 의해 수행 뉴런 칩 작업, 신경 세포의 모두 동일한 클럭 사이클을 식별하기 위해 수행 할 수 있습니다. 복잡한 시나리오가 신경 세포의 수를 증가에 의해 해결 될 수있다. 뉴런 칩 다양한 센서에 의해 생성 된 비 특정 데이터를 포함하여 다양한 유형의 데이터를 처리 할 수 있습니다.
Neuron 칩, 학습 학습이 거의 즉시 수행됩니다.
NM500 칩 패키지 크기는 4.6x4.5mm, 주파수는 36MHz, 피크 전력 소비는 200MW 미만이며 NM500에는 576 개의 동일한 뉴런이 포함되어 있으며 각 뉴런에는 로직 장치와 256 비트 메모리가 포함되어 있습니다. Si는 또한 스태킹 기능, 통합 FPGA, 모션 센서, USB 포트 및 SD 카드 슬롯을 제공하고 Windows 및 Arduino 개발 환경을 지원하는 해당 평가 보드를 선보였습니다 Science Daily 기자가 평가 보드 경량 로봇 암으로 제작 된 실험 장치는 칩 표면의 패턴에 따라 다른 명칭의 칩을 식별하고 칩을 분류 할 수 있습니다. 새로운 칩 패턴을 학습하고 학습하는 것이 거의 즉시 완료된다는 것이 인상적입니다. 개발 환경은 간단하고 편리하며 전체 프로세스가 매우 쉽습니다.
Antinho는 NMV500이 QV의 설계 인증을 획득 한 후에 제품화되었으며, Napas는 제품화 과정에서 많은 독점 기술을 적용했으며 Naps는 신경 칩의 미래 전망에 대해 낙관적이라고 말했다. 네트워킹 시대에 상호 연결되는 장치의 수는 100 억 개 또는 1,000 억 개이며 이러한 장치로 생성 된 데이터는 가치를 창출하기 위해 처리해야합니다. 신경 칩의 응용 시나리오에는 엄청난 상상력이 가득합니다.