ai芯片的局限（ai芯片原理）

本篇文章给大家谈谈ai芯片的局限，以及ai芯片原理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、中国ai在芯片限制下如何实现
• 2、存算十问|(四)用存算一体做大算力芯片要应对哪些挑战?
• 3、ai芯片和普通芯片区别

中国ai在芯片限制下如何实现

1、中国AI在芯片限制下，通过优化算法、提升资源利用效率、加强自主研发和寻找替代方案等方式实现了发展。面对芯片限制，中国企业展现了惊人的资源优化和算法优化本领。例如，腾讯的Hunyuan-Large模型，仅用Meta类似模型十分之一的算力就达成了相近的训练效果，这显示了中国在算法优化方面的实力。

2、美国对中国在芯片领域的限制，特别是GPU，呈现出日益严格的态势。这些限制措施，出台于2022年和2023年，明确针对高性能GPU，反映出美国对于中国在人工智能领域快速进步的担忧。

3、坚持创新：中国AI芯片公司要想在全球市场中脱颖而出，必须坚持创新。这包括技术创新、产品创新和商业模式创新等多个方面。通过不断研发新技术、推出新产品，以及探索新的商业模式，中国AI芯片公司可以不断提升自身竞争力，从而在市场中占据一席之地。追求卓越：追求卓越是中国AI芯片公司崛起的另一关键。

存算十问|(四)用存算一体做大算力芯片要应对哪些挑战?

硬件架构层面，需应对更广泛的通用性、高效算法映射、大规模存算宏单元间同步、电源完整性问题及提高可测性和可靠性等挑战。AI编译器层面，优化存算单元利用率、缓解带宽压力、设计与存算架构匹配的IR，是实现存算一体芯片高性能的关键。

CIM基本运算单元的设计 难点：作为存算一体芯片的基石，存内计算IP的功能和性能直接影响整体表现。设计这样的基本运算单元需要SRAM专家进行针对性设计，并可能需要自主设计EDA工具。

A：2021年初，吴强（后摩智能创始人兼CEO）给我打了一个电话，说可以一起做存算一体芯片，当知道了他的想法和对公司的战略时，我没有考虑太久，很快就选择加入进来。因为后摩智能创立之初就选择从底层做起，还有技术创新。

ai芯片和普通芯片区别

1、AI芯片（人工智能芯片）与普通芯片在设计、功能和应用方面存在显著差异。以下是AI芯片与普通芯片的主要区别 设计目的 AI芯片：专门为运行复杂的机器学习算法和执行大量并行计算而设计，这些计算通常用于图像识别、语音处理和其他AI应用。普通芯片：设计用于执行通用计算任务，如处理操作系统指令、运行应用程序等。

2、在处理图像、音视频和其他大量数据时，AI芯片通常会比普通芯片更快。普通芯片在内存架构上可能更侧重于节省成本和功耗，而不太强调大规模数据的处理速度。

3、性能与传统芯片，比如CPU、GPU有很大的区别。在执行AI算法时，更快、更节能。普通芯片的速度慢，性能低，无法实际商用。普通芯片在上传和下载的过程中，完全有可能出现数据泄露的问题。ai芯片在手机终端就能进行计算，无需上传到云端，就避免了数据泄露的风险。

4、性能与传统芯片，比如CPU、GPU有很大的区别。在执行AI算法时，更快、更节能。（2）工艺没有区别，大家都一样。至少目前来看，都一样。所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。

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