益安回生口服液效果【联系135·2547·3304】。9啄嘴9紫99n6综r)1▂①╯9t4ro谆パ+++++++ “如果用来喻芯片，通用处理器好一把瑞士，人工智能时好要拿来切，瑞士可以拿来用，但它并非是为切设计的，所以效果并非{zh0}。因此，我们需要专门造一把切的，这把既要方便切，又要方便剁骨头，还需要具有一定的通用。” 国内人工智能芯片领企业中科寒武纪创始人陈天石这样描述人工智能芯片的重要。高能计算是人工智能发展的基石，也是最重要的基础设施。个人电脑时和移动互联网时的发展历程表明，承载高能计算的芯片决定了一个新的计算平台的基础架构和发展生态。因此，业内将芯片视为人工智能时的战略制高点和入场券。 目前，除了英特尔和高通等传统芯片企业加紧研发外，谷歌等全球科技巨头也纷纷加入芯片研发行列，中国处于奋力追赶状态，在不同技术路线上均有所突破。不过受限于芯片产业短板，我国人工智能芯片发展仍然任重道远。 “芯片不突破，不可能真正成功” 国内最早聚焦和从事人工智能软硬件结与芯片研究的地平线机器人技术创始人兼CEO余凯表示，人工智能时，上层的应用都依赖于底层核心能力，而这个核心能力就是人工智能处理器。清华大学微电子学研究所所长魏少甚至直言：“中国这么多优秀的科学正在做各种各样的人工智能算法和应用，但是如果在芯片上不能突破，就不可能真正成功。” 陈天石介绍，信息时的产物——通用处理器（CPU），无法撑起智能时。例如，谷歌大脑用了上万个通用处理器核“跑”了数天来学习如何识别猫脸；“阿尔法”和韩国棋李世石下棋时使用了上千个CPU和数个图形处理器（GPU），平均每局电费近美元。对于绝大多数智能需求来说，基于通用处理器的传统计算机成本过高、速度过慢、功耗过高、体积过大，难以接受。 目前，国际科技巨头已经开始抢占这个人工智能时的战略制高点。传统的CPU主要用来完成单线程任务，而人工智能目前采用的深度学习算法，有海量的数据运算需求，主要需要并行运算，对传统架构和系统提出了极大的挑战，AI芯片由此应运而生。年，仍在谷歌就职的吴恩达将英伟达的GPU应用于谷歌大脑中取得惊人效果，结果表明颗GPU可以提供相当于颗CPU的深度学习能。之后各地人工智能研究人员纷纷使用GPU来加速AI算法，GPU也成为目前最主的AI芯片。根据英伟达公开信息，短短两年里，与英伟达在深度学习方面展开作的企业便激增了近倍，增至多企业。去年，谷歌推出了其自主芯片TPU，并成功帮助升级版的“阿尔法”战胜中国围棋选柯洁，它与GPU相，用较低的精度提高能，功耗下降到GPU的%。老牌芯片企业英特尔也通过收购以列公司Nervana布局人工智能芯片。