AI晶片為何如此重要（上） | 私立大學五星教授網

AI 系統晶片設計包括模型架構（如卷積神經網路；CNN, Convolutional Neural Network）、運算器（如GPU/CPU） 、memory、及I/O 介面，以及搭配的訓練軟體系統。最大的挑戰之 ...

如果想瞭解更多關於AI 晶片的資訊，也可以點閱為什麼AI 需要新的晶片架構一文。該篇文章指出：「AI 晶片設計可以降低15% 至20% 的時脈速度，同時將密度提高15% 至30%；AI ...

AI 系統晶片設計包括模型架構（如卷積神經網路；CNN, Convolutional Neural Network）、運算器（如GPU/CPU） 、memory、及I/O 介面，以及搭配的訓練軟體系統。最大的挑戰之 ...

人工智能晶片目前有兩種發展路徑：一種是延續傳統計算架構，加速硬件計算能力，主要以3 種類型的晶片為代表，即GPU、 FPGA、 ASIC，但CPU依舊發揮著不可替代的作用；另 ...

2019年8月22日 — 魏少軍提出再高一個層級的架構方案是，帶有片上(on-chip)AI訓練、片上compiler和可重配置運算架構的晶片。其組成如上圖所示，利用自我學習過程，讓演算法 ...

2023年6月16日 — 每顆Instinct MI 300X封裝了1,530億個電晶體，並由12顆5奈米核心製程的小型晶片所組成。它採用新一代AMD CDNA 3加速器架構，支援192GB的HBM3記憶體，能夠 ...

2021年2月8日 — AI晶片包括GPU、FPGA和為AI設計的ASIC，CPU這類的通用晶片也可以用來處理簡單的AI系統，但隨著AI的發展已經不太實用。AI晶片除了追求更小的電晶體，還針對 ...

2020年10月15日 — 所謂的AI晶片，若以技術架構來看，包括通用性繪圖處理器(GPU)、全訂製化特定應用積體電路(ASIC)、半訂製化FPGA，以及神經形態晶片或類腦晶片，都可稱為AI ...

任務目標 · 初期以Flash memory 進行CIM架構設計，20 TOPs/W為第一個挑戰目標 · 成立三個次工作群組：(1)記憶體運算元件及電路架構、(2)系統架構及軟體工具、(3)超低功耗 ...

未來AI晶片追求提高硬體執行能力， 提高硬體每瓦效率。AI晶片架構的改變方面，例如加入偕同AI處理 加速器(解決大量矩陣運算)， 降低記憶體存取瓶頸， 或是直接在記憶體執行 ...