为什么说AI芯片是FPGA的附庸?

佐思汽车研究 2018-07-25 08:39 次阅读

央行放水之后,催生出了一大批手握重金的投资机构,而国内优秀的投资标的,特别是高科技领域的标的极为稀缺,AI芯片获得投资易如反掌,一时间冒出来几百家AI芯片公司,也给投机分子可乘之机。

作为国内最优秀的AI芯片公司,深鉴科技被以3亿美元的价格卖给FPGA巨头赛灵思。过去两年,深鉴科技是国内AI芯片领域冉冉升起的一颗明星。这家2016年3月成立的初创公司目前已完成三轮融资,投资方包括金沙江创投、蚂蚁金服、三星风投、赛灵思、联发科等知名机构和公司。据媒体报道,其估值远超过10亿美金。如今以3亿美元卖出,并且据称核心团队要锁定4年内不得离开赛灵思。难道深鉴科技被贱卖?当然没有!这是因为中国真正优秀的企业太少,而追逐的资本太多,优秀企业的估值已经到了完全没有理性的地步。如果这些企业在美国,估值会萎缩数倍以上。

为什么人工智能ASIC要赔钱?

人工智能算法不大可能用ASIC,因为ASIC的开发周期太长,最少也需要3年才能量产,而人工智能算法迭代速度很快,几乎是每半年就迭代一次,所谓人工智能ASIC,没出厂就已经过时。另一个原因是人工智能芯片需要7纳米工艺。

7纳米时代,不是90纳米时代,除非你像谷歌的TPU那样自产自销,否则,铁定长期亏损。根据Gartner推算,10纳米芯片的总设计成本约为1.2亿美元,7纳米芯片则为2.71亿美元,较10纳米高出两倍之多!为什么人工智能芯片一定要用7纳米?

所谓制程纳米,是CMOS FET晶体管闸极的宽度,也就是闸长。闸长可以分为光刻闸长和实际闸长,光刻闸长则是由光刻技术所决定的。由于在光刻中光存在衍射现象以及芯片制造中还要经历离子注入、蚀刻、等离子冲洗、热处理等步骤,因此会导致光刻闸长和实际闸长不一致的情况。另外,同样的制程技术下,实际闸长也会不一样,比如虽然三星也推出了 14nm 制程芯片,但其芯片的实际闸长和 Intel 的 14nm 制程芯片的实际闸长依然有一定差距。

闸长越短,有两大好处,一是可以提高晶体管密度,在同样大小的硅晶圆制造更多的晶体管,需要的运算资源越强,对应的晶体管数量就越多。英伟达的Xavier Tegra处理器号称是“全球第一个AI汽车超级芯片”,将采用台积电16nm FinFET+工艺制造,集成多达70亿个晶体管,性能方面,Xavier预计可以达到30 DL TOPS,比现在的Drive PX 2平台提高50%,同时功耗只有30W。拥有多达八个NVIDIA自主设计的ARMv8-A 64位CPU核心,GPU则会基于下一代“Volta”(伏特)架构,最多512个流处理器,还有基于硬件的视频流编码解码器,最高支持7680×4320 8K分辨率,以及各种IO输入输出能力。

英伟达还有一片GTX 1080 TI,同样采用台积电16nm FinFET+工艺制造,集成多达120亿个晶体管,硅片面积是471平方毫米。英特尔至强E5 2600 V4,引入了14nm工艺,456平方毫米的核心面积里集成了72亿个晶体管,相比之下上代22nm Haswell-EP Xeon E5-2600 v3只有56.9亿个晶体管,而核心面积达662平方毫米。英伟达专为深度学习订做的芯片Tesla P100,则在600平方毫米内集成了150个晶体管,仍然是台积电的16nm FinFET+工艺制造,单精度浮点运算能力达9.3TFLOPS。高通的骁龙835则是集成了30亿个晶体管。

另一个好处是降低功耗。

电流从 Source(源极)流入 Drain(漏级),Gate(闸极)相当于闸门,主要负责控制两端源极和漏级的通断。电流会损耗,而栅极的宽度则决定了电流通过时的损耗,表现出来就是手机常见的发热和功耗,宽度越窄,功耗越低。

业内公认,10纳米不是关键,关键是7纳米,10纳米只是低功耗过渡工艺,性能上与14纳米相差无几,意义不大,7纳米才是关键之战。

ASIC性能与功耗比最好,但开发周期长,开发成本最高,灵活性最差,如果出货量低的话(如果采用7纳米工艺,最低也要每年1亿的出货量,才能将芯片单价降低到100美元以下),要么单价高到几千美元,要么厂家毛利率就是负的。最终结果都一样,长期亏损。

无人车领域将是ASIC的噩梦,汽车领域对价格非常敏感,有些汽车厂家为了省成本,几元钱的摇窗电机都要节约。能用商规元件就不用工规,成本也就差几元。再有就是汽车出货量低,全球汽车市场每年不过1亿辆,远不能和手机与笔记本电脑比。高端车出货量更低,每年大约1000万辆,无人车比高端车还要低。即便你市场占有率再高,出货量也是很低。再有就是生命周期在缩短,以前一个车型可以有7-8年生命周期,现在竞争激烈,尤其中国市场,三四年不大改款的车就无人问津。虽然相对手机市场生命周期还算长,但趋势已经很明显,一款车型的生命周期正在迅速缩短。

台积电会把你的订单放到最后一个

芯片代工领域,台积电拿下所有的7纳米订单,包括独家供应苹果的A12,这也是台积电首次超越英特尔成为半导体制造工艺最先进的厂家,像人工智能这种强调运算能力的数字类逻辑芯片,先进工艺是必须采用的。所以说台积电也拿下了所有人工智能芯片订单, 三星毫无能力抢单。

韩国媒体报导三星的7奈米拿下高通骁龙855手机芯片订单,消息应为误传。高通还是会把90%订单交给台积电,只把10%产品转向三星,实际是为了降低供应链风险采取的策略。台积电自然会优先照顾苹果、高通、AMD、英伟达、华为、联发科这些出货量上亿的大客户,把小客户订单排在最后,这对Mobileye来说也非常不利。

对于台积电来说,与一个大客户合作需要的精力和一个小客户合作所需要的精力是一致的,台积电自然要优先照顾大客户。三星一直是低价抢单,但目前来看,客户完全不认同,比如华为,原本外界预估,因为台积电代工费用较高,因此麒麟 710 处理器选择三星的 10 奈米 LPP 制程来生产制造。但是,如今根据华为官方公布的结果,麒麟 710 处理器仍旧由台积电的 12 奈米制程来进行代工生产,而非原先传出的三星 10 奈米制程。显示之前一直传三星以较低价格抢单的情况,并没有发生任何功效。最新的 EUV 曝光机一台价格超过 1 亿欧元,是 DUV 曝光机价格的 2 倍多,且使用 EUV 曝光机批量生产时会消耗 150万瓦电力,远超过现有的 DUV 曝光机。最重要是EUV技术不够成熟,且成本略高,而三星欲速则不达,为了超越台积电,导入EUV技术,台积电仍然是DUV技术。当然,等EUV成熟,台积电也会用。

为何台积电总能在先进制程上屡战屡胜呢?首先也是最重要的一点,台积电从来不会试图跳跃式发展,一步一步来,慢不代表错,快不代表对。其次不像其他竞争者,与台积电无利益冲突的客户群(苹果、赛灵思、英伟达、博通/华高、瑞萨、谷歌、海思、联发科、AMD等)数量庞大,不断地追求先进制程,投入研发,改善设计规则,与台积电共同改善制程良率、降低成本,来加快量产速度。也就是说,台积电不是一个人在战斗,台积电背后有着全球所有最顶尖的IC设计公司在支持。而且台积电有超过50%产能,已完全折旧、做成熟制程;而且五年折旧的新机器设备,约可使用十五年以上,这样可提供足够的现金流,来大量投资初期获利较差的最先进制程。

而三星和英特尔因不具足够晶圆客户,三星和英特尔尽量将旧制程转换成新制程(机器设备多使用三至五年),并利用主流产品(三星的内存,英特尔的中央处理器)现金流,来补助晶圆代工的投资;因此三星会出现亏损,英特尔的营业利润率和净利率会远远落后台积电。台积电则使用其优异的布线,来微缩芯片尺寸和加快速度,而不是一味追求最小硅间闸和金属间闸(metal pitch or interconnects),进行可能威胁顺利量产的微缩。

英特尔也深知晶圆代工这个领域与台积电竞争无异于自杀,与台积电合作是双赢之路。因此英特尔的FPGA大部分仍然由台积电代工。

FPGA已经不是FPGA,更接近于ASIC

不是短期盈利无望,而是长期盈利无望,卖身给FPGA厂家肯定是最明智的选择。在大部分人眼里,FPGA缺乏技术含量,纯粹靠专利建立起护城河,FPGA只是个躯壳,算法才是灵魂。是深鉴让FPGA获得灵魂。果真如此的话,那估值就不是3亿美元。实际上声称有能力做机器学习算法的公司据说超过3000家,而大规模生产FPGA的独立厂家全球仅Xilinx一家。

算法应该说像人的视觉系统,FPGA则是人的大脑和躯壳。现在的FPGA早已不是当年的简单地把寄存器和LUT整合在一起的白纸了,而是越来越像ASIC,或者说SoC。现在的FPGA都包含了复杂的接口资源,收发器资源,存储器资源,有些则直接加入了多个ARM内核。单纯的FPGA几乎不存在了。

以深度学习、高性能运算、图形科学领域最常见的Kintex FPGA来看,国内百度、腾讯、阿里都采用了KU115做计算加速。这款FPGA集成了大量资源,包括各种片上存储器,Xilinx的FPGA中主要有分布式RAM 和 Block RAM 两种存储器。用分布式RAM 时其实要用到其所在的SliceM,所以要占用其中的逻辑资源;而Block RAM 是单纯的存储资源,但是要一块一块的用,不像分布式RAM 想要多少bit都可以。顶级的Virtex系列FPGA更继承了高达8GB的HBM高宽带内存。时钟方面,有MMCM/PLL。

MMCM(mixed-mode clock manager):混合模式时钟管理器,用于在与给定输入时钟有设定的相位和频率关系的情况下,生成不同的时钟信号。PLL(phase-locked loop):锁相环,主要用于频率综合,使用一个PLL可以从一个输入时钟信号生成多个时钟信号。这些主要用在收发器领域。

KU115里还包含5520个DSP,能够大幅度提高图像和视频类任务的处理速度,这是类似GPU的并行运算架构,可以说这片FPGA还包含一个小GPU。这个DSP可以对应乘法累加器、乘加器或单步/n步计数器。级联多个DSP48E逻辑片可执行复杂的功能。例如,不使用额外的FPGA架构资源的情况下实现复杂乘法器或n阶FIR滤波器。对某些如FFT运算,速度大大提升。Virtex系列顶配有12288个DSP,性能达21897GMAC/s。

Xilinx的Soc+FPGA系列产品则完全可以叫SoC了,其不仅包含多个ARM CPU内核,还有针对安全领域的R5内核,还有Mali 400这样的GPU,最夸张的是RFSoC把射频的ADC/DAC也集成了,还有SD-FEC。

目前集成电路设计基本上都是用IP核搭积木的形式。IP核分为行为(Behavior)、结构(Structure)和物理(Physical)三级不同程度的设计,对应描述功能行为的不同分为三类,即软核(Soft IP Core)、完成结构描述的固核(Firm IP Core)和基于物理描述并经过工艺验证的硬核(Hard IP Core)。软核就是我们熟悉的RTL代码;固核就是指网表;而硬核就是指指经过验证的设计版图。ARM还是以软核为主的。

IP软核(Soft IP Core):通常是用硬件描述语言(hardware Description Language,HDL)文本形式提交给用户,它经过RTL级设计优化和功能验证,但其中不含有任何具体的物理信息。据此,用户可以综合出正确的门电路级设计网表,并可以进行后续的结构设计,具有很大的灵活性,借助于EDA综合工具可以很容易地与其他外部逻辑电路合成一体,根据各种不同半导体工艺,设计成具有不同性能的器件。其主要缺点是缺乏对时序、面积和功耗的预见性。而且IP软核以源代码的形式提供的,IP知识产权不易保护。

IP硬核(Hard IP Core)是基于半导体工艺的物理设计,已有固定的拓扑布局和具体工艺,并已经过工艺验证,具有可保证的性能。其提供给用户的形式是电路物理结构掩模版图和全套工艺文件。由于无需提供寄存器转移级(Register transfer level,RTL)文件,因而更易于实现IP保护。其缺点是灵活性和可移植性差。

IP固核(Firm IP Core)的设计程度则是介于软核和硬核之间,除了完成软核所的设计外,还完成了门级电路综合和时序仿真等设计环节。一般以门级电路网表的形式提供给用户。

深鉴只是做了最上层的基于PC的应用算法,要想让算法在嵌入式系统中流畅运行,还需要大量的工作,而这正是Xilinx做的。这就好像图像识别算法,基于PC的几百家都不止,但要一直到车内的ARM系统上,表现会大大折扣,完全不具备实时性,也就无法应用。

上图是一个典型的行人识别算法HOG+SVM所需要时间的对比,硬核只需要79.3毫秒,软核需要3983毫秒,所以纯软核的设计要么用极简单的算法,要么用英伟达贵到飞起的芯片,即便如此,也不能和硬核比。所以单纯的算法公司,特别是复杂视觉处理算法公司如果不能将算法用芯片来承载,那就不可能成功。当然,融资还是能成功的,毕竟还有很多投资者不是真正懂技术。

原文标题:AI芯片可能只是FPGA的附庸

文章出处:【微信号:zuosiqiche,微信公众号:佐思汽车研究】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
分享:

评论

相关推荐

基于FPGA的系统提高电机控制性能

Andrei Cozma 和 Eric Cigan 简介 电机在各种工业、汽车和商业领域应用广泛。电机由驱动器控制,驱动器通过改变输入功率来...

发表于 10-19 10:43 2次 阅读
基于FPGA的系统提高电机控制性能

MIT宣布了一项新的10亿美元的捐赠项目

Schwarzman说:“我们国家面临的最重要的机遇或挑战,莫过于如何负责任地利用人工智能的力量,让....

的头像 电子发烧友网工程师 发表于 10-19 10:10 29次 阅读
MIT宣布了一项新的10亿美元的捐赠项目

如何让网络满足业务的需求?

但例如公有云等非全栈业务由于能掌控的方面基本只能到虚拟机操作系统层面,从用户接入到数据库都是第三方自....

发表于 10-19 09:55 14次 阅读
如何让网络满足业务的需求?

FPGA的波特率发生器模块的实现方法

波特率发生器的功能是产生和RS-232通信所采用的波特率同步的时钟,这样才能方便地按照RS-232串行通信的时序要求进行数据接收...

发表于 10-19 09:47 11次 阅读
FPGA的波特率发生器模块的实现方法

FPGA中的信号监测器模块是如何实现的

信号监测器模块的功能是监测 RS-232 输入端的信号,当有新的数据传输时通知 UART 内核开始接收数据,其端口定义如表 5-5 所...

发表于 10-19 09:11 16次 阅读
FPGA中的信号监测器模块是如何实现的

创造AI可能是人类历史上最后一个大事件

一个超级智能的人工智能会非常擅长实现它的目标,如果这些目标与我们的不一致,我们就有麻烦了。你可能是憎....

的头像 新智元 发表于 10-19 09:03 223次 阅读
创造AI可能是人类历史上最后一个大事件

我国新一代信息技术领域与发达国家比较,有技术理论方面的差距

倪光南指出,当前,网络安全和信息化领域比传统的领域要好,因为中国工业化比发达国家落后的多,比如,大飞....

发表于 10-19 09:01 14次 阅读
我国新一代信息技术领域与发达国家比较,有技术理论方面的差距

人工智能的漏洞及时发现和纠正,有赖于科技政策和机制的进一步规范

最近,亚马逊招聘软件被爆出具有“重男轻女”的倾向,给女性求职者打低分。这一时刷新了人们对人工智能更加....

发表于 10-19 08:59 16次 阅读
人工智能的漏洞及时发现和纠正,有赖于科技政策和机制的进一步规范

以华为沃土AI开发者使能计划为主导,华为云正积极全面布局人工智能

一年一度的华为全联接大会,已经成为全球最受关注的顶级科技盛会之一,每年均吸引着来自海内外的数万人现场....

发表于 10-19 08:51 16次 阅读
以华为沃土AI开发者使能计划为主导,华为云正积极全面布局人工智能

MIT迎成立70年最大架构变化,10亿美元投资人工智能领域

提及人工智能学习与教育,美国麻省理工学院(以下简称“MIT”)当属其中的佼佼者。此前,曾有一项关于全....

发表于 10-19 08:45 17次 阅读
MIT迎成立70年最大架构变化,10亿美元投资人工智能领域

人工智能的淘金浪潮中,创业公司该怎样才能保证最大化自身的收益呢?

人工智能显然已经成为了被人们热烈追捧的对象,无数的创业公司都加入了这一场“淘金”之中。但是,在人工智....

发表于 10-19 08:41 16次 阅读
人工智能的淘金浪潮中,创业公司该怎样才能保证最大化自身的收益呢?

未来10年,医疗/金融/保险会因为人工智能发生翻天覆地的变化

一直以来,当一项新技术变得容易落地,就是它进入工业界的时刻。这就是人工智能和大数据领域正在发生的事情....

发表于 10-19 08:35 22次 阅读
未来10年,医疗/金融/保险会因为人工智能发生翻天覆地的变化

如何使用FPGA设计一个视频实时采集系统的资料免费下载

设计了一种基于FPGA的视频实时采集系统, 视频数据通过视频解码器、双口RAM、内存控制器, 然后存....

发表于 10-18 17:25 14次 阅读
如何使用FPGA设计一个视频实时采集系统的资料免费下载

FPGA内部可编程逻辑资源的结构,CLB资源介绍

第二种Slice叫SLICEM,电路结构如下。除了LUTS与SLICEL的LUTS不同之外,其余结构....

的头像 电子发烧友网工程师 发表于 10-18 17:04 142次 阅读
FPGA内部可编程逻辑资源的结构,CLB资源介绍

赛灵思联手华为推出首个使用FPGA的广播质量级的云端实时视频流解决方案

赛灵思公司(Xilinx)、华为和 NGCodec 今天宣布开发中国首款云端高效率视频编码 (HV....

发表于 10-18 16:55 51次 阅读
赛灵思联手华为推出首个使用FPGA的广播质量级的云端实时视频流解决方案

Intel收购FPGA公司是为了微软?

去年Intel宣布斥资167亿美元收购了全球第一大FPGA公司Altera,而且这家公司还是Inte....

的头像 电子发烧友网工程师 发表于 10-18 16:50 173次 阅读
Intel收购FPGA公司是为了微软?

如何使用FPGA设计生物芯片数据采集系统的设计方法资料概述

生物芯片扫描仪在进行高速高分辨率扫描时对实时性要求很高,用一般微控制器难以实现。在介绍生物芯片扫描仪....

发表于 10-18 16:46 15次 阅读
如何使用FPGA设计生物芯片数据采集系统的设计方法资料概述

如何使用实现FPGA的RMII通讯模块的设计

某鱼雷声自导的硬件系统使用了百兆网络交换机实现DSP之间的互联。交换机在MAC和PHY之间的接I=I....

发表于 10-18 16:46 12次 阅读
如何使用实现FPGA的RMII通讯模块的设计

如何使用ARM和FPGA进行电力线路数据采集系统设计的详细资料概述

介绍应用了AKM7作为控制器和FPGA,基于嵌入式系统的电力线路数据采集系统的硬件和软件设计。总体设....

发表于 10-18 16:46 13次 阅读
如何使用ARM和FPGA进行电力线路数据采集系统设计的详细资料概述

基于FPGA+DSP的高速中频采样信号处理平台

高速中频采样信号处理平台在实际应用中有很大的前景,提出采用FPGA+DSP的处理结构,结合高性能A/....

的头像 电子发烧友网工程师 发表于 10-18 16:36 156次 阅读
基于FPGA+DSP的高速中频采样信号处理平台

基于FPGA的谐波电压源离散域建模与仿真

近年来,由于电力电子装置等非线性负荷的大量增加,电力系统的谐波污染越来越严重,严重地影响了电能计量的准确性和合理性,由此...

发表于 10-18 16:33 19次 阅读
基于FPGA的谐波电压源离散域建模与仿真

智能医疗在未来的发展过程中有以下三种值得关注的积极趋势

人工智能对于医疗的影响,并不止于上文所概述的智能诊断、智能治疗、健康管理和医疗管理等方面的内容,其他....

发表于 10-18 15:32 409次 阅读
智能医疗在未来的发展过程中有以下三种值得关注的积极趋势

赛灵思CEO:FPGA迎来春天,汽车芯片市场需审慎

现在虽然伴随着自动驾驶的发展,有了更多的机会,但行业内仍有传统的汽车芯片巨头,尊重基本的市场规律是应....

的头像 高工智能汽车 发表于 10-18 15:17 228次 阅读
赛灵思CEO:FPGA迎来春天,汽车芯片市场需审慎

作为一名开发者,你的机器学习之路选对了吗?

杨旭,阿里巴巴资深技术专家。2004年获南开大学数学博士学位;随后在南开大学信息学院从事博士后研究工....

的头像 电子发烧友网工程师 发表于 10-18 14:19 570次 阅读
作为一名开发者,你的机器学习之路选对了吗?

荔枝糖免费申请——基于Anlogic EG4S20的开源RISC-V开发板

     Anlogic EG4S20 FPGA是中国大陆第一个工业级的并且使用最新芯片制程的开放源码的处理器,支...

发表于 10-18 14:02 77次 阅读
荔枝糖免费申请——基于Anlogic EG4S20的开源RISC-V开发板

人工智能消费场景正在重构 AI准备好落地了么?

自2016年AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石后,AI这一概念就席卷了全球,让全世界的人看到了他....

的头像 张康康 发表于 10-18 12:53 225次 阅读
人工智能消费场景正在重构 AI准备好落地了么?

分享一个自己写的机器学习_Logistic分类算法

假设函数: 代价函数:利用极大似然估计代价函数 实现了凸函数特征              ...

发表于 10-18 12:25 9次 阅读
分享一个自己写的机器学习_Logistic分类算法

语音合成技术简介,深度学习技术对合成技术发展的影响

第一阶段:锦上添花。从 2012 年开始,深度学习技术在语音领域逐渐开始受到关注并得以应用。这一阶段....

的头像 电子发烧友网工程师 发表于 10-18 11:50 164次 阅读
语音合成技术简介,深度学习技术对合成技术发展的影响

专访NLP领域的华人新星——加州大学圣巴巴拉分校助理教授王威廉

在 NLP 领域,实体标注等工作的结果都非常好了,基本上都超过 90% 的准确率。现在的一些工作,包....

的头像 电子发烧友网工程师 发表于 10-18 11:39 375次 阅读
专访NLP领域的华人新星——加州大学圣巴巴拉分校助理教授王威廉

人工智能打破了视频监控发展的天花板,促进安防行业智能化发展

随着经济的进步发展,人们更加注重企业、社区、公共场所等安全防范问题,安全及安保需求大幅释放。我国政府....

发表于 10-18 11:33 78次 阅读
人工智能打破了视频监控发展的天花板,促进安防行业智能化发展

时钟发生器性能对数据转换器的影响

摘要 数据转换器是通信系统中的重要元件,构成模拟传输媒介(如光纤、微波、射频和FPGA及DSP等数字处理模块)之间的桥梁。...

发表于 10-18 11:29 12次 阅读
时钟发生器性能对数据转换器的影响

区块链虚拟世界Genesis的治理机制和公链基础技术介绍

我们希望最终Genesis要打造的不仅仅是一个区块链基础链,更是John Barlow 梦想中的,能....

发表于 10-18 11:13 65次 阅读
区块链虚拟世界Genesis的治理机制和公链基础技术介绍

AI芯片市场可谓火爆异常,看老王怎么看?

老王不得不先吐槽这些年的市场乱象。 只见新闻不见芯片 AI芯片市场可谓火爆异常,做芯片已经不再是芯片公司的专利,这几...

发表于 10-18 11:06 155次 阅读
AI芯片市场可谓火爆异常,看老王怎么看?

2035年的未来战士是什么样的?这里有最新的形象

未来步兵的核心思想是“保护士兵”,保护士兵的经典方法,也是最简单的形式就是:不被敌人发现。一旦被人发....

的头像 新智元 发表于 10-18 10:44 211次 阅读
2035年的未来战士是什么样的?这里有最新的形象

5G+智能,正将引领无线边缘变革

众所周知,5G将成为一个统一的连接架构,能够利用不同的频谱、满足不同的服务需求、采取不同的部署模式,....

发表于 10-18 10:38 56次 阅读
5G+智能,正将引领无线边缘变革

AI的兴起是否有助于宗教的进一步发展,还是会撕破宗教的神秘面纱?

没有肉体的自主心灵会有灵魂吗?世界宗教会尝试将机器人转变为基督教徒,犹太教徒或拥有其他信仰的教徒吗?....

的头像 新智元 发表于 10-18 10:37 1008次 阅读
AI的兴起是否有助于宗教的进一步发展,还是会撕破宗教的神秘面纱?

2018 CAAI智能传媒学术峰会顺利开幕!

本次峰会以启幕“媒生万物”到“万物皆媒”为主题,旨在研讨并推动智能传媒领域科技创新与发展,促进智能传....

的头像 新智元 发表于 10-18 10:20 1009次 阅读
2018 CAAI智能传媒学术峰会顺利开幕!

麻省理工学院解决普惠计算和人工智能崛起带来的全球性的机遇和挑战

“随着计算技术不断重塑我们的世界,MIT打算帮助确保它为所有人的利益做到这一点。” MIT院长L. ....

的头像 新智元 发表于 10-18 10:13 283次 阅读
麻省理工学院解决普惠计算和人工智能崛起带来的全球性的机遇和挑战

FPGA的UART工作流程 UART是怎么工作的

UART 的工作流程可以分为接收过程和发送过程两部分。 接收过程指的是 UART 监测到 RS-232 总线上的数据,顺序读取串...

发表于 10-18 09:56 40次 阅读
FPGA的UART工作流程 UART是怎么工作的

新一代信息技术对数据中心的影响有哪些?

日前,中国信息通信研究院、开放数据中心委员会联合发布《数据中心白皮书(2018年)》指出,新一代信息....

发表于 10-18 09:52 46次 阅读
新一代信息技术对数据中心的影响有哪些?

FPGA怎么用UART实现 UART实现原理

UART 主要由 UART 内核、信号监测器、移位寄存器、波特率发生器、计数器、总线选择器和奇偶校验器总共 7 个模块组成,如...

发表于 10-18 09:51 32次 阅读
FPGA怎么用UART实现  UART实现原理

AutoML新书:AutoML系统背后的基础知识

传统上,术语AutoML用于描述模型选择和/或超参数优化的自动化方法。这些方法适用于许多类型的算法,....

的头像 新智元 发表于 10-18 09:50 425次 阅读
AutoML新书:AutoML系统背后的基础知识

什么是最好的深度学习GPU?分析几款目前最优秀的GPU

实验中,所有GPU的性能都是通过在合成数据上训练常规模型,测量FP32和FP16时的吞吐量(每秒处理....

的头像 论智 发表于 10-18 09:47 459次 阅读
什么是最好的深度学习GPU?分析几款目前最优秀的GPU

人工智能正在彻底改变着人们的生活方式,推动市场经济整体快速发展

“人工智能带给我们生活和工作的改变甚至将超过火和电。”这是谷歌公司CEO桑达尔-皮查伊近日发表的观点....

发表于 10-18 09:39 108次 阅读
人工智能正在彻底改变着人们的生活方式,推动市场经济整体快速发展

Jeff Hawkins:要想建立人工智能,必先解释人类智能

他的理论始于皮质柱。所谓皮质柱,指的是大脑皮质的基本功能单位,又称功能柱。它是新皮质的重要组合部分,....

的头像 论智 发表于 10-18 09:38 1122次 阅读
Jeff Hawkins:要想建立人工智能,必先解释人类智能

MIT斥资10亿美元成立全新计算与AI学院

MIT宣布了一项新的10亿美元的捐赠项目,旨在解决普惠计算和人工智能(AI)崛起带来的全球机遇和挑战....

的头像 智车科技 发表于 10-18 09:35 302次 阅读
MIT斥资10亿美元成立全新计算与AI学院

为了让网络满足业务的需求,ODCC已从多维度发力

在杨志华看来,如果业务背景的要求是寸土必争,这是非常典型的“既要、又要、还要”,就如同去4S店买车一....

发表于 10-18 09:33 18次 阅读
为了让网络满足业务的需求,ODCC已从多维度发力

四大技术趋势助力自动驾驶车辆成为现实

在自动驾驶车辆竞争中,有几项不太引人注目的技术趋势正在突起,以帮助真正的自动驾驶车辆成为现实。

的头像 智车科技 发表于 10-18 09:29 473次 阅读
四大技术趋势助力自动驾驶车辆成为现实

协同芯片:典型的云端AI解决方案

人工智能(AI)被认为是许多解决方案必不可少的要素。

的头像 智车科技 发表于 10-18 09:26 692次 阅读
协同芯片:典型的云端AI解决方案

人工智能对销售的改变无处不在,未来或将成为销售员“杀手”?

人工智能正在改变一切,包括销售。从营销自动化到客户关系管理,人工智能对销售的改变无处不在,销售人员如....

发表于 10-18 09:20 34次 阅读
人工智能对销售的改变无处不在,未来或将成为销售员“杀手”?

比特大陆正式发布终端人工智能芯片BM1880,聚焦AI+安防

10月17日,比特大陆正式发布终端人工智能芯片BM1880,一同发布的还有基于云端人工智能芯片BM1....

发表于 10-18 09:13 497次 阅读
比特大陆正式发布终端人工智能芯片BM1880,聚焦AI+安防

人工智能为慢性病领域带来的突破,打破慢性病的管理和提前预测的僵局

慢性病是我国乃至世界面临的重大医疗难题之一,糖尿病、帕金森、阿兹海默症等慢性病,发病症状不明显,早起....

发表于 10-18 09:08 102次 阅读
人工智能为慢性病领域带来的突破,打破慢性病的管理和提前预测的僵局

人工智能开发出了全新用途,用来预测地震和海啸

人工智能(AI)现在有了一种全新的用途:用来预测地震和海啸。东京首都大学的一个团队使用机器学习技术来....

发表于 10-18 08:53 170次 阅读
人工智能开发出了全新用途,用来预测地震和海啸

台厂明年将开启机器人大战,锁定应用服务

聊天机器人横扫网络服务,硬件机器人大战更将开打。近一年多家台湾业者推出各类机器人。业者预计,过去机器....

的头像 电子发烧友网工程师 发表于 10-18 08:46 510次 阅读
台厂明年将开启机器人大战,锁定应用服务

人工智能的时代已到来,华为云积极促进普惠AI的落地

今天,人工智能正影响我们生产、生活的方方面面。10月10日,为期三天的2018华为全联接大会在上海拉....

发表于 10-18 08:42 72次 阅读
人工智能的时代已到来,华为云积极促进普惠AI的落地

EDA教程之Quartus II原理图输入方法的详细资料免费下载

EDA教程之Quartus II原理图输入方法的详细资料概述包括了:1.使用Quartus II原理....

发表于 10-18 08:00 11次 阅读
EDA教程之Quartus II原理图输入方法的详细资料免费下载

FPGA的设计流程是怎么样的?FPGA设计流程指南详细资料免费下载

本文档的主要内容详细介绍的是FPGA的设计流程是怎么样的?FPGA设计流程指南详细资料免费下载内容包....

发表于 10-17 17:50 22次 阅读
FPGA的设计流程是怎么样的?FPGA设计流程指南详细资料免费下载

你会拒绝如此逼真的机器人吗?

伴随仿真和人工智能等技术日益发展,打造以假乱真的人形且高仿真机器人已不再是什么难事,不过,细心的朋友....

的头像 传感物联网 发表于 10-17 17:12 592次 阅读
你会拒绝如此逼真的机器人吗?

AI鉴别性取向,吓得我都不敢刷脸了!

AI,人工智能,尽管经常被人戏称为“人工智障”。但它还是以不可阻挡的步伐迈进了我们的生活。

的头像 物联网之声 发表于 10-17 15:54 359次 阅读
AI鉴别性取向,吓得我都不敢刷脸了!

云从科技宣布完成B轮融资,金额超过10亿元

10月8日,人工智能公司云从科技宣布正式完成B轮融资,金额超过10亿元。

的头像 芯智讯 发表于 10-17 15:52 1340次 阅读
云从科技宣布完成B轮融资,金额超过10亿元

TMP411 ±1°C Programmable Remote/Local Digital Out Temperature Sensor

TMP411设备是一个带有内置本地温度传感器的远程温度传感器监视器。远程温度传感器,二极管连接的晶体管通常是低成本,NPN或PNP型晶体管或二极管,是微控制器,微处理器或FPGA的组成部分。 远程精度为±1 °C适用于多个设备制造商,无需校准。双线串行接口接受SMBus写字节,读字节,发送字节和接收字节命令,以设置报警阈值和读取温度数据。 TMP411器件中包含的功能包括:串联电阻取消,可编程非理想因子,可编程分辨率,可编程阈值限制,用户定义的偏移寄存器,用于最大精度,最小和最大温度监视器,宽远程温度测量范围(高达150°C),二极管故障检测和温度警报功能。 TMP411器件采用VSSOP-8和SOIC-8封装。 特性 ±1°C远程二极管传感器 ±1°C本地温度传感器 可编程非理想因素 串联电阻取消 警报功能 系统校准的偏移寄存器 与ADT7461和ADM1032兼容的引脚和寄存器 可编程分辨率:9至12位 可编程阈值限...

发表于 09-19 16:35 4次 阅读
TMP411 ±1°C Programmable Remote/Local Digital Out Temperature Sensor

TMP468 具有引脚可编程的总线地址的高精度远程和本地温度传感器

TMP468器件是一款使用双线制SMBus或I 2 C兼容接口的多区域高精度低功耗温度传感器。除了本地温度外,还可以同时监控多达八个连接远程二极管的温度区域。聚合系统中的温度测量可通过缩小保护频带提升性能,并且可以降低电路板复杂程度。典型用例为监测服务器和电信设备等复杂系统中不同处理器(如MCU,GPU和FPGA)的温度。该器件将诸如串联电阻抵消,可编程非理想性因子,可编程偏移和可编程温度限值等高级特性完美结合,提供了一套精度和抗扰度更高且稳健耐用的温度监控解决方案。 八个远程通道(以及本地通道)均可独立编程,设定两个在测量位置的相应温度超出对应值时触发的阈值。此外,还可通过可编程迟滞设置避免阈值持续切换。 TMP468器件可提供高测量精度(0.75°C)和测量分辨率(0.0 625°C)。该器件还支持低电压轨(1.7V至3.6V)和通用双线制接口,采用高空间利用率的小型封装(3mm×3mm或1.6mm×1.6mm),可在计算系统中轻松集成。远程结支持-55°C至+ 150°C的温度范围。 特性 8通道远程二极管温度传感器精度:±0.75&...

发表于 09-18 16:05 2次 阅读
TMP468 具有引脚可编程的总线地址的高精度远程和本地温度传感器