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AI需求驅動晶片架構革新,產業鏈需開始布局

AI chips require architectural innovation to achieve power savings and high performance requirements

2019/03/28

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自2012年以來,在大型AI運算中用到的運算量呈指數式上升,並且3.5個月計算量就會增加一倍,從2012年以來,這一指標已經增長了30萬倍。透過半導體製程微縮來提升運算力,是AI進步的一大重要因素,但未來想透過此方式繼續提升晶片運算力的幅度將越來越小。

目前的AI晶片存在著耗電與效率低落的現象,若要提高AI晶片的運算能力,背後帶來的是非常可觀的能耗。在製程微縮已快要到極致的情況下,應該改變思考方向,朝相反的方向走,要沿著更低工作時脈和更低功耗方向開發,最終降低到人腦等級的10Hz、20瓦。因此,AI晶片需要架構創新,達到省電與高效能需求。

【內容大綱】

  • 一、AI晶片需要架構創新,達到省電與高效能需求
  • 二、AI新興架構晶片廠商發展動態
  • IEKView
 

【圖表大綱】

  • 圖一、AI Neural Network Processing Semiconductor Revenue
  • 圖二、AI晶片發展方向
  • 圖三、國際大廠與新闖公司紛紛提出新興架構AI晶片
  • 圖四、Intel推出的嵌入式AI晶片
  • 圖五、Intel推出的Myriad X與前一代規格比較
  • 表一、全球AI晶片廠商產品介紹

 

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