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AiRiA研究院打造量化神经处理器,用全栈方案赋能行业-必定赢游戏平台

本文摘要:8位,但AiRiA研究院可以做4位、2位甚至1位分析,超过了世界领先水平。

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8位,但AiRiA研究院可以做4位、2位甚至1位分析,超过了世界领先水平。随着分析程度的提高,可以通过大规模神经网络构建,在一个芯片上计算出由AiRiA研究院自主设计的分析型神经处理器QNPU(量化神经处理单元),从而增加或需要访问外部存储,解决了耗费大量功耗、比特率和体积成本的“内存墙”问题。这样就符合了多种物联网边缘计算场景的应用,在小规模、小体积、低功耗的前提下保证了低可信的计算性能,这是QNPU非常显著的特点和优势。在AI的汹涌浪潮中,如何以研究者的姿态做一个“爽快的人工智能芯片”?近年来,随着全球科技革命的升级,芯片行业仍然备受期待,尤其是竞争激烈的人工智能领域。

巨人和新创企业以修正和更强的AI成绩极大地冲击了人们的注意力。但是,多一点思考就是,我们要用什么样的AI技术和产品,解决方案和应用?如何让科技成果具有包容性?艾瑞亚研究院首席科学家张熙博士指出,AI和科学研究一样,必须实事求是,讲求实效。因此,以科研人员的态度和务实的节奏实现“爽快的人工智能芯片”是爱瑞亚研究院除了技术优势之外的一个独特高度。

由他的芯片团队领导的AiRiA研究院开发的第一款QNPU芯片Watt A1将于下月问世。预计下半年9月和10月上映。将使用TSMC的28纳米工艺,峰值计算能力约为24万亿次。

1080P四通道视频的动态检测会相对,MobileNet图像分类会在每秒8000帧左右。目前在WattA1的演示展示中,基于QNPU的自动驾驶、人脸识别等高性能应用都体现在场景中。全栈解决方案,让行业走上了让行业起死回生、加速落地的道路。

艾瑞亚研究院以行业市场需求为导向,为企业用户构建灵活的AI解决方案。除了QNPU,AiRiA研究院还发布了模型压缩工具QTrainer和深度自学玄机小说引擎QEngine。QTrainer不仅反对QNPU,还反对第三方R&D自定义应用在。

QEngine也是针对分析架构,兼容各种处理器和硬件。他们共同优化软件、硬件和算法,以构建一个完整的人工智能解决方案。目前,爱瑞亚研究院已经与多个行业的龙头企业达成协议和合作,以上游技术和集成商在各个下游行业的定位,包括智能安防、智能零售、自主驾驶、智能物流等领域,共同推动AI在不同行业的渗透。

在“普惠AI,核心到边缘”战略会议上,爱瑞亚研究院与赛格导航、高辛IOT达成战略合作协议,三方合作出售“基于低成本芯片的自动驾驶仪算法硬加速”方案。该方案基于QEngine引擎,集成高层IOT智能通信模块,为SEG导航的ADAS高级驾驶员辅助系统获得高性能、低可信度的着陆支持,为主动安全、车队管理、驾驶员不道德分析等场景构建生态绽放。云和星空,造就了AI未来的发展潜力和行业潜力。

有更多的可能性可以探索,而包容性AI的道路在仁中还有很长的路要走。比如随着AI芯片性能的进一步突破,AI芯片应该不具备自学的能力,朝着无人监管、自律的方向进化。未来,爱瑞亚研究院将扎根于边缘和末端的推理小说专用处理器,走向自律进化芯片领域,展现智能,更广泛地应用于场景,为中国重型装备芯片产业的发展增添助力。物联网智库《中国物联网产业全景图2019-2020》版权文章被禁刊。

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