如何制作ai芯片软件（用ai设计芯片）

本篇文章给大家谈谈如何制作ai芯片软件，以及用ai设计芯片对应的知识点，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、海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)
• 2、AI芯片独角兽首席架构师硬核科普:如何从头设计张量流式处理器架构|洞见...
• 3、国内首创存算一体AI芯片如何打破冯诺依曼架构限制?

海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)

首先，拉取Ubuntu 104的Docker镜像，检查当前已有的镜像。然后，创建一个容器并运行，该容器将提供可视化界面，便于操作。部署CANN环境，为后续使用海思芯片做好硬件准备。安装MindStudio，这是一个用于AI模型开发和调试的集成开发环境。

模型转换有两种方式：命令行方式和图形方式。命令行方式支持原始框架类型为Caffe、Onnx的模型转换，并能输入数据类型为FP3UINT8（通过配置数据预处理实现）。模型转工具安装路径位于/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/t01spc030b090/atc/bin/atc。详细参数请参考《ATC工具使用指南.pdf》第三章。

可从升腾社区或Gitee仓库下载AttU_Net模型代码，推荐升腾社区下载以获取压缩包形式的完整代码及模型。项目创建 在New Project页面创建Ascend app项目，设置项目名称与描述，选择CANN版本与存放位置，配置Python环境，创建空白Python MindX SDK项目。

AI芯片独角兽首席架构师硬核科普:如何从头设计张量流式处理器架构|洞见...

TSP架构采用了一种独特的内存管理方式，将张量存储在一个220兆字节的scratchpad内存中，并通过指令集确保编译器了解张量的位置和移动方式。此外，TSP架构在芯片上利用大量的内存并发性，通过分区的全局地址空间实现，并允许整个系统访问。

国内首创存算一体AI芯片如何打破冯诺依曼架构限制?

1、国内首创的存算一体AI芯片通过以下方式打破冯诺依曼架构限制：集成存储与计算功能：存算一体技术将存储和计算功能集成在同一芯片上，从根本上解决了冯诺依曼架构中存储与计算分离导致的性能瓶颈问题。消除数据搬运环节：传统计算模式中，数据需要在存储器和处理器之间频繁搬运，这消耗了大量时间和能量。

2、国内首创存算一体AI芯片通过以下方式打破冯诺依曼架构限制：集成存储与计算功能：核心特点：存算一体AI芯片将存储和计算功能集成于一体，从根本上改变了冯诺依曼架构中存储与计算分离的设计。优势：这种集成式设计免去了传统计算模式中的数据搬运环节，从而显著提高了计算性能。

3、突破冯诺依曼瓶颈：ReDCIM采用存算一体架构，通过在存储器内完成计算，消除了计算与存储间的频繁访问，从而突破了冯诺依曼瓶颈，提高了能效。高精度与灵活性：与大多数采用模拟计算架构的存算一体AI芯片不同，ReDCIM支持高精度浮点与整数计算，并且具有可重构性。

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