Процветающие перспективы, ИТ-компании, трансграничная полупроводниковая промышленность
Компания Samsung Electronics сообщила о предварительных операционных данных за первый квартал, показав квартальную операционную прибыль в размере 14,7 млрд. Долл. США, увеличившись за год на 57,58. Полупроводниковое подразделение Samsung также значительно опередило смартфоны спустя годы, став победителем в прибыли группы. Предварительные данные, опубликованные LG Electronics, недавно показали, что рост прибыли в первом квартале 2018 года составил 20%.
Аналитики считают, что красный огонь в полупроводниковой отрасли не закончится в краткосрочной перспективе. Напротив, новые приложения, такие как Интернет вещей, смарт-автомобилей и облачных вычислений, ведут новый раунд процветания полупроводникового бизнеса.
Перед лицом новых перспектив ИТ-компании стали тенденцией к переходу на трансмиссию полупроводниковой отрасли. Наиболее заметным является бизнес-дизайн чипов. В области чипов AI IBM впервые продемонстрировала очарование искусственного интеллекта для общественности и изготовила собственный нейронный чип. Разработан собственный чип для глубокого обучения. Уже выпущено десятки AI-чипов. Аббревиатура продукта уже превысила объем процессора. Из APU он был ранжирован в ВПС. В этом узле Nabis трансгранично выпустил AI-чип Что такое бизнес-логика?
AI чип, важное направление развития отрасли
Антинг ответил на вопрос репортера ежедневной газеты по науке и технике. Причина, по которой он дал, заключается в том, что «чип искусственного интеллекта - очень важное направление развития отрасли».
Он пояснил, что искусственный интеллект охватывает широкий спектр технологий и областей, и между ними существует большая перекрестная конвергенция. На этом этапе можно предположить, что основная технология искусственного интеллекта основана на машинном обучении, а машинное обучение обычно включает в себя глубокое обучение и нервы. Neuromorphic Два технических направления: глубокая система обучения - это гибридная платформа, созданная программным и аппаратным обеспечением. Большая часть программного обеспечения работает по принципу многослойной нейронной сети. Аппаратное обеспечение в основном использует процессор, графический процессор и другие относительно «традиционные», Процессор. Нейроморфная вычислительная система - это аппаратная платформа, которая строит вычислительные узлы в соответствии с структурой нейронной сети. Репрезентативный продукт представляет собой нейронный чип.
Антинг Чен подчеркнул, что глубокая технология обучения является отличным новшеством в области программных технологий, но аппаратное обеспечение по-прежнему принадлежит архитектуре фон Неймана, и трудно преодолеть недостатки с точки зрения скорости параллельной обработки и потребления энергии. Нейронные чипы имеют беспрецедентную сверхнизкую энергию. Потребление и эффективность обработки. Этот чип основан на аппаратном обеспечении, использует архитектуру с массивной параллельной обработкой, а входные данные одновременно выливаются в память каждого нейрона, что обеспечивает высокоскоростную обработку информации на более низкой частоте при одновременном поддержании низкого энергопотребления. Более важно то, что микросхемы нейронов работают через обучение и распознавание образов. Все нейроны могут завершить идентификацию в течение одного тактового цикла. Сложные сценарии применения можно решить, увеличив количество нейронов. Может обрабатывать различные типы данных, включая неспецифические данные, созданные различными датчиками.
Нейронные чипы, обучение обучения осуществляется практически мгновенно
Размер пакета микросхем NM500 составляет всего 4,6 × 4,5 мм, частота 36 МГц, максимальная потребляемая мощность составляет менее 200 МВт. NM500 содержит 576 идентичных нейронов, каждый нейрон включает в себя логическое устройство и 256-битную память. Si также продемонстрировала соответствующую оценочную плату, обеспечив возможности штабелирования, интегрированную FPGA, датчик движения, порт USB и слот для SD-карт, поддержку Windows и среду разработки Arduino. Science Daily репортер увидел в живой демонстрации, один на оценочной плате Экспериментальное устройство, сконструированное с помощью легкого роботизированного рычага, может идентифицировать чипы разных номиналов в соответствии с рисунками на поверхности чипов и классифицировать чипы. Удивительно, что обучение и изучение новых образцов микросхем практически мгновенно завершены. Среда разработки проста и удобна, весь процесс очень прост.
Antinho сказал, что NM500 был выпущен после получения разрешения на проектирование QV, а Napais применил большое количество эксклюзивных технологий в процессе его производства. Непес смотрит на будущие перспективы нейронных чипов. В эпоху сетевых подключений количество взаимосвязанных устройств составляет 10 миллиардов или 100 миллиардов. Данные, создаваемые этими устройствами, необходимо обрабатывать для генерации ценности. Прикладной сценарий нейронных чипов полна огромного воображения.