In den letzten Jahren haben Wissenschaftler begonnen, viele technologische Lösungen für F & E-Fragen von Hardware und Software anzubieten, wie zum Beispiel Chip-Lösungen für künstliche Intelligenz, die von Forschungen über menschliche Gehirnneuronen und synaptische Mechanismen, dh die Verwendung von dezentralen neuronalen Netzwerken, inspiriert sind. Führen Sie umfangreiche Datenberechnungen und -lehrgänge durch und erfüllen Sie dann die Anforderungen der enormen Recheneffizienz und verkürzten Verarbeitungszeit im Zeitalter der künstlichen Intelligenz.
Die Literatur zeigt, dass die Haupttypen von Computerchips mit künstlicher Intelligenz unterteilt werden können in: neuromorphe Chips, künstliche Intelligenz-Systemchips, Cloud-Zentralverarbeitungssystem.
Neuromorphe Chip: Es besteht aus biologischen Nervensystem, Signalübertragung, Betrieb und Speicherfunktion, elektronische Schaltungsmaterialien, Komponenten, Schaltungssimulation, Schaltungsdesign, Betriebsarchitektur, Algorithmus, System-Engineering-Simulation, wie künstliche Neuronen, künstliche Nerven Synapsen, gepulste neuronale Netze usw.
Unter ihnen sind künstliche neurale Synapsen die Brücken, die künstliche Neuronen verbinden und den Durchgang von Signalen von einem künstlichen Neuron zu einem anderen ermöglichen.Neuromorphe Chips behandeln Prozessoren als künstliche Neuronen und Erinnerungen als künstliche Neuriten. Berühre und integriere den Speicher und den Prozessor zusammen, was sich offensichtlich von der herkömmlichen Computer-Computing-Architektur unterscheidet.Die Hauptentwicklungsrichtung der Technik umfasst: Architekturentwurf, Algorithmus, Memristor usw., typische Vertreter, die für IBM entwickelt wurden. TrueNorth.
Artificial Intelligence System Chip: Ein kundenspezifischer ASIC-Chip, der künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für die Verarbeitung intelligenter Geräte ermöglicht und dessen interne Rechnerarchitektur in der Regel mit CPUs, GPUs, digitalen Signalprozessoren (DSPs) und anderen herkömmlichen Computern ausgestattet ist. Die Computerarchitektur und insbesondere die zusätzlicheKonfiguration ist der neuronalen Verarbeitungsmaschine oder der neuronalen Netzwerkverarbeitungseinheitdes maschinellen Lernens und der Anwendungen künstlicher Intelligenz gewidmet.Die typischen Vertreter sind Qualcomms Xiaolong 845 und Huaweis Qilin 970.
Cloud Central Processing System: Ein benutzerdefinierter ASIC-Chip, der künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für die Verarbeitung intelligenter Geräte bereitstellt und im Festplattenlaufwerkschlitz von Cloud-Rechenzentrumsschränken eingesetzt wird, um bestimmte Rechenaufgaben auszuführen. TPU für Google veröffentlicht.
Brancheninformationen zeigen, dass die meisten FuE-Ergebnisse der wissenschaftlichen und technologischen Gemeinschaft durch Patentanmeldungen, systematische Patentanalysen und Forschung geschützt werden, um das Layout der F & E-Errungenschaften im Chip der künstlichen Intelligenz zu erfassen und auch über Taiwan und andere Länder zu lernen. Oder was sind die Chancen und Herausforderungen in der künstlichen Intelligenz Computing-Chip im Vergleich zu den internationalen Giganten?
Nach der Analyse des arithmetischen Chip gefunden AI in dem US-Patent US-Rechteinhaber (Assignee) gehören die meisten Patente, wie behauptet sequentiell koreanische Volk gefolgt, die Japan, etc. Unter diesen beansprucht, 35 Patente auf dem Gebiet Havarien, Inhaber der US-Rechte gefunden in den meisten Computertechnologie-Patenten, gefolgt von sequenzbasierten Kommunikationsprogramm, wie Halbleiter, Korea richtig Leute in dem Haupt Layout-Computing-Technologie, Halbleiter, Japan richtig Leute in der Computertechnologie Layout konzentriert.
Die Daten zeigten auch, dass die Chinesen das Recht haben, die beiden US-Patente und 35 Patente im Bereich der Fein vor allem in der Computertechnologie zu beteiligen.
Auf der anderen Seite, von den 37 technischen Unterkategorien, die sich auf Patente beziehen, legten amerikanische Rechteinhaber, koreanische Rechteinhaber und japanische Rechteinhaber Wert auf das Design neuronaler Netzwerkhardware - unter Verwendung von elektronischen Mitteln, neuronalen Netzwerkmodellen - Systemkonstruktion und Die US-Patente auf digitale Computerkomponenten - Lernmaschinen, neuronale Netzwerkmodelle - Lernmethoden, sind deutlich mehr als Südkorea und Japan.
Darüber hinaus sind die 37 technischen Elemente, die in den 2 von chinesischen Rechteinhabern erhaltenen US-Patenten enthalten sind, hauptsächlich im Hardwareentwurf des neuronalen Netzes - elektronischer, neuronaler Netzwerkmodus - Systemarchitektur, Bilddatenverarbeitung oder Prozessorarchitektur / Prozessorkonfiguration, Digitales Berechnungselement - Methode oder Gerät für lernende Maschine, Anwendungselektronik für Identifikation.
Taiwan noch nicht gefunden hat, die richtige Person, die künstliche Intelligenz Rechenchip US Patent, aber die Chinesen das Recht hat, ein US-Patent, Taiwan Patent-Portfolio in dieser neuen Technologie deutlich hinter China zu bekommen, ist erwähnenswert. Die Studie fand auch, dass IBM in der Künstliche Intelligenz stand Computing-Chip US-Patent, gefolgt von Google, Qualcomm, Samsung und so weiter.
Bruchs Bereich der künstlichen Intelligenz verteilten Arithmetik-Chips 35 gemß der US-Patent Nr, gefunden in den meisten Computern IBM Patente Wissenschaft und Technologie, gefolgt ein Halbleiter sequentiell gemessen, audiovisuelle Technik, Google und ein Hochpassvorgang in zentralisierten Verteilungstechnologie, Samsung Haupt Layout Berechnungs SCIENCE Und Halbleiter.
Auf der anderen Seite, 37 Technologie-Patente Aufschlüsselung Verteilungen im Zusammenhang gefunden IBM, Qualcomm, Google, konzentriert Samsung relativ Layout Hardware neuronales Netz implementiert - elektronisch, die neuronale Netzwerkmodell - Aufbau des Systems und neuronale Netzwerkes IBM Modus - Lernmethode, digitale Rechenelement - Patent Layout Lernmaschine als Qualcomm, Google und Samsung.
Es ist erwähnenswert, dass ein neuromorphe Chip-Digital-Speicher bezieht - Element Mimik neuronalen Zellen (z Memristor) Technologie, IBM die größte Anzahl von Patenten, zum anderen im Vergleich zu Samsung, Französisch Alternative Energien und Atomenergie-Kommission, Seoul Universität Statistiken zeigen, dass Taiwan hat noch nicht künstliche Intelligenz-Computing-Chip-Hersteller gefunden US-Patente betreffen zu erhalten.
Darüber hinaus IBM entwickelte neuromorphe Chips wird Samsung übergeben entwickelt werden, ihre Partnerschaft aus der Forschungs- und Entwicklungsphase begonnen, so neuromorphe Chip zu schaffen auf dem Samsung die Fähigkeit entwickelt, um mehr First-Mover-Vorteil gegenüber Taiwan Herstellern, Taiwan Halbleiterindustrie bezogene Empfehlungen zu haben Hersteller sollten so schnell wie möglich in Forschung und Entwicklung investieren, um die Lücke zwischen der Entwicklungstechnologie koreanischer Fabriken zu schließen.