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2019-06-19   来源:人民日报   参与互动参与互动
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跳远技巧视频摩尔定律走向终结,从现在往后看,我们是否还能实现性能1000倍的提升?在这两个互联网小视频里面,我们都做比较乐观的假设,并没有考虑语音和视频在时间和空间上的不均匀性。所谓时间上的不均匀,就是说我们没有办法假设全球的人都在24小时里面均匀分布着去说话,然后录视频,但我们依然这样区别假设。SophonBM1680内部的加速器内核采用了与谷歌TPU类似的架构,采用改进型脉动阵列(Systolic)架构技术。据介绍,Sophon运行软件的性能在基准测试和成本方面比传统GPU更加出色。做成比特币后,拿着锤子找钉子,发现深度学习计算芯片是好钉子

汪峰战队学员在人类过去的30年里面,对于超级计算来说,基本上都是每十年翻1000倍,从今天往回退的五/六年都是我们中国人拿第一,例如天河二号。其实,大部分情况下,大量的人会聚集在某一个晚上,或者聚集在某一个集群里面,那过一会又切换到另外一个集群,这种空间上的不均匀性我们也不会考虑。在这种芯片里面,一般来说,CPU是一定要参与到数据的搬运和计算任务的调度里面去的,所以刚才前面寒武纪也讲到了它的市场方向,我觉得寒武纪确实是一家非常伟大的公司,当年进入这领域就看着他们兄弟两个的论文进去的。他们现在依然是去啃DeepLearning这个领域里面最难啃的这块骨头,真的是非常厉害。首先,我介绍一下比特大陆的情况,2013年成立,在过去的几年我们主要都在做虚拟货币方面的芯片,目前全球的员工大概1000多人,分布在世界各地的十多个办公室,国内的几个主要城市,包括香港,国外的美国硅谷、以色列特拉维夫、荷兰阿姆斯特丹、新加坡都有我们办公室和研发工程师。

cf体验服3区首先,我们来说一个市场容量比较小的机会,就是互联网的小视频。今天,全球有34亿个互联网用户,假设每人每天产生20分钟的视频,假设每秒钟的视频取两帧出来做分析,保守一点,1帧需要做计算,就是10个ExaFlops。我们用全定制的芯片设计方法去设计高速低功耗的芯片。在今年16纳米节点上,我们芯片出货量已经超过10亿只,我们商业模式非常简单,最核心就是卖比特币等虚拟货币的挖矿机,在比特币、莱特币这些主要的虚拟货币市场上,我们的占有率应该是超过80%,甚至可能超过90%。除了研发和销售矿机,我们还会去建设和部署大型的数据中心,我们建设了上百兆瓦的数据中心。下面我们给大家做一下演示。这个演示做深度学习算法的大家都很熟悉,没有什么新鲜的,都是车在跑,然后用一个框框把它框住,这里我告诉大家一个秘密,我们今天这个新鲜之处,不同之处在哪?就在于这里的算法,凡是涉及到神经网络计算的这些算法,全部都是跑在我们前面介绍的BM1680这个芯片上面的,这是唯一的秘密,其他的都是一样的。AI驱动的又一个星球级计算

完美世界3比特大陆第一代DeepLearning计算的芯片发布下面给大家报告一下我们做的产品,BM1680是我们第一代DeepLearning计算的芯片,我们从2015年的年底开始设计这个芯片,在2017年的4月份推出,2017年6月份经过前面几个月的测试开发,今天说这个芯片已经可以开始量产了,或者说个别指标再快一下就可以量产了。【新智元导读】人工智能时代,中国芯无论是技术还是市场都越来越精彩,继谷歌TPU之后,中国数字货币独角兽比特大陆,在今天的AIWORLD2017世界人工智能大会上,正式宣布了他们的第一款张量加速计算专用芯片,采用改进型脉动阵列技术,适用于CNN/RNN/DNN的训练和推理。这么大的计算能力,它的功耗又会是什么样子呢?下面我们看一下功耗,首先我们还是看一下PC笔记本,假设PC和手机的时间都是30%,不用的时间是70%,假设server是80%,还有比特币,就是用我们最好的机器来做假设,大概是100兆瓦左右。这样算下来,应该在1000-3000个兆瓦之间。这时我们把DeepLearning的功耗加进来,假设10瓦1T这应该是很容易做到的,加3000个兆瓦,是什么概念?这是我们卢宇彤老师他们做的天河二号100倍的规模。

【责任编辑:韩辉】
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