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        AI技術帶來的晶片變革-淺談AI演算法與運算處理器架構
        AI technology activates chip evolution - Brief on AI algorithm and processor architecture
        • 2021/12/13
        • 1709
        • 111

        AI技術由於其特殊的神經元網路,現行的處理器無法很有效率地發揮其演算法模型,AI加速晶片也油然而生。此文將簡介人工智慧神經元網路,並分析GPU因為AI而受惠的原因,以及除了GPU之外,還有哪些特殊的處理單元架構也順著AI而生。AI相關的軟硬體產業皆不是大者恆大,而是百花爭鳴,這樣的全新氣象是否也有機會在晶片這個產業帶來一些革新。

        【內容大綱】

        • 一、AI運算需求崛起,帶動晶片硬體架構變革
        • 二、AI運算需求下的GPU、TPU與IPU
          • (一)因緣際會下成為AI晶片霸主的GPU
          • (二)Google在經過大量自家資料驗證後,成功推出TPU晶片
          • (三)Graphcore提出IPU架構晶片並快速獲得重量級客戶和資金
          三、從晶片類型看AI晶片市場成長率
        • IEKView
         

        【圖表大綱】

        • 圖1、CPU與GPU硬體架構差異
        • 圖2、Google第一代TPU
        • 圖3、Graphcore GC200晶片架構
        • 圖4、Graphcore運算引擎M2000(內含GC200晶片)
        • 表1、2025年各類型AI晶片市場預估
        • 圖5、2020-2025各類型AI晶片年成長率

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