AMiner:《2018人工智能芯片研究報告》(PPT)

論文類別:計算機論文 > 互聯網研究論文
上傳時間:2018/12/1 12:21:25

(網經社訊)上世紀八十年代,多層神經網絡和反向傳播算法的出現給人工智能行業點燃了新的火花。反向傳播的主要創新在於能將信息輸出和目標輸出之間的誤差通過多層網絡往前一級叠代反饋,將最終的輸出收斂到某一個目標範圍之內。

1989年貝爾實驗室成功利用反向傳播算法,在多層神經網絡開發了一個手寫郵編識別器。1998年Yann LeCun和Yoshua Bengio發表了手寫識別神經網絡和反向傳播優化相關的論文《Gradient-based learning applied to document recognition》,開創了卷積神經網絡的時代。

此後,人工智能陷入了長時間的發展沈寂階段,直到1997年IBM的深藍戰勝國際象棋大師和2011年IBM的沃森智能系統在Jeopardy節目中勝出,人工智能才又一次為人們所關註。2016年Alpha Go擊敗韓國圍棋九段職業選手,則標誌著人工智能的又一波高潮。從基礎算法,底層硬件,工具框架到實際應用場景,目前人工智能已經全面開花。 作為人工智能核心的底層硬件AI芯片,也同樣經歷了多次的起伏和波折,

總體看來,AI芯片的發展前後經歷了四次大的變化,其發展歷程如下圖所示。

(1)2007年以前,AI芯片產業一直沒有發展成為成熟的產業;同時由於當時算法、數據量等因素,這個階段AI芯片並沒有特別強烈的市場需求,通用的CPU芯片即可滿足應用需要。

(2)隨著高清視頻、VR、AR遊戲等行業的發展,GPU產品取得快速的突破;同時人們發現GPU的並行計算特性恰好適應人工智能算法及大數據並行計算的需求,如GPU比之前傳統的CPU在深度學習算法的運算上可以提高幾十倍的效率,因此開始嘗試使用GPU進行人工智能計算。

(3)進入2010年後,雲計算廣泛推廣,人工智能的研究人員可以通過雲計算借助大量CPU和GPU進行混合運算,進一步推進了AI芯片的深入應用,從而催生了各類AI芯片的研發與應用。

(4)人工智能對於計算能力的要求不斷快速地提升,進入2015年後,GPU的性能功耗比不高的特點使其適用場合受到很多限制,業界開始研發針對人工智能的專用芯片,通過更好的硬件和芯片架構,在計算效率、能耗比上進一步提升。

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(來源:AMiner 編選:電子商務研究中心)

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