推 seuil : 所以大大建議要買哪一檔 07/03 09:50
→ hccbaseball : 謝謝補知識 但AI必須讓消費者買單才能使公司獲利 07/03 09:59
→ hccbaseball : 科技戰會促使各國往AI集資 後續能否獲利是另一回事 07/03 10:01
→ tutuan : Ai大國就是中美,兩地應用與法規不同。走美國方案就 07/03 10:11
→ tutuan : G, A吧 07/03 10:11
→ pshuang : 所以就是一些專門做數學運算的晶片嗎? 07/03 10:14
→ pponywong : 目前可以搞運算的就 CPU GPU DSP 07/03 10:14
→ pshuang : 跟泛用的GPU比較的話 專用晶片有特殊優勢嗎? 07/03 10:14
→ pponywong : NPU 我不太清楚作用跟架構 07/03 10:14
就我目前理解 專門搞計算的話 依然是NV老黃卡 最有競爭力
在行動裝置上 就要看各廠有沒有搞出新東西了
高通很早就在研究數值運算這一塊 發哥這部分是比較弱的
其實就算真的沒辦法做出 複雜的計算晶片
能做出高效能的 BLAS 晶片對求矩陣分解 特徵值一樣很有幫助
https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms
BLAS 其實已經算是一種規範了
※ 編輯: pponywong (220.129.21.104 臺灣), 07/03/2019 10:22:51
→ pshuang : NPU就整合CPU與GPU的新名詞吧 07/03 10:16
→ pshuang : CPU處理系統(管理記憶體,啟動程式) GPU負責運算 07/03 10:17
推 pshuang : 就目前的理解 各家的NPU應該是這樣: 07/03 10:25
→ pshuang : CPU部分-ARM GUP運算部分-各家研發獨有的IP 07/03 10:26
→ pshuang : 現在這個聯盟 是要全力發展運算IP嗎? 07/03 10:26
推 SweetLee : 我一直以為npu是類神經網路處理器 就一堆模擬腦神經 07/03 10:27
→ SweetLee : 鏈結的電路 不過這也可以用高速矩陣運算來替代 07/03 10:27
→ pshuang : 現在智慧型主機的主晶片 都號稱是NPU了 07/03 10:29
→ pshuang : 其實就是把CPU&GPU弄成一顆 沒有模擬腦神經這種東西 07/03 10:30
推 asole : 還有OR吧 如果要找極值 07/03 10:40
推 Iamjkc : 我以為NPU只是DSP 07/03 11:16
推 heavenbeyond: 說個笑話,單是台積電一家公司在2018年的營收就已 07/03 11:24
→ heavenbeyond: 經破一兆了。AI聯盟合56家廠商之力,“預估”2022 07/03 11:24
→ heavenbeyond: 年產值達5000億。所以56家合起來連台積電的一半都 07/03 11:24
→ heavenbeyond: 不到,好AI概念股,不買嗎? 07/03 11:24
推 heavenbeyond: 何況這56家大廠也包含台積電,那其他55家“大廠” 07/03 11:26
→ heavenbeyond: 還剩多少油水呢? 07/03 11:26
→ pshuang : 不管怎樣都要投片 所以台積電穩賺 幫聯電QQ 07/03 11:36
推 iamten : 這算出貨文嗎q_q 07/03 11:47
推 OxFFFF : 就只是神經網路或演算法的硬體加速器阿,聯盟應該是 07/03 12:27
→ OxFFFF : 想讓這些IP標準化不用大家各搞一套 07/03 12:27
→ pingtaowang : AI晶片有分兩種,一種是CNN加速器,一種是脈衝神經 07/03 12:37
→ pingtaowang : AI晶片有分兩種,一種是CNN加速器,一種是脈衝神經 07/03 12:37
→ pingtaowang : 網絡。後者更省電,但都是從模型去訓練,硬體能做的 07/03 12:37
→ pingtaowang : 並不多,都需要等算法出來再去實現。 07/03 12:37
推 aegis43210 : Google 的TPU何時要外賣呢? 07/03 13:41
推 thunderman : 用pca的是早期的face recognition,face detection 07/03 15:54
→ thunderman : 不用pca,不過現在都不用這些方法了,現在的ai就是d 07/03 15:54
→ thunderman : l,也就是cnn、rnn、各種nn,ai晶片重點應該不是矩 07/03 15:54
→ thunderman : 陣/數值計算,怎麼處理現在超多層的nn比較重要吧 07/03 15:54
→ pponywong : face detection 跟 face recognition 是兩種不同東 07/03 17:12
→ pponywong : 西 你會認臉跟會認臉是哪一個人是不一樣的 07/03 17:12
→ pponywong : eigenface 的確有限制 拍照亮度 跟 臉度角度都會 07/03 17:13
→ pponywong : 讓eigenface 誤差很嚴重 不過 eigenface 還是最快 07/03 17:14
→ pponywong : 的演算法 其他作法也是是經過 eigenface 後 再來補 07/03 17:15
→ pponywong : 強的 07/03 17:15
推 Holysml : 這個聯盟是要聯合採買EDA/IP大家來比堆積木 07/03 22:57
→ Holysml : 系統/品牌開規格然後豬屎組樂高交貨 07/03 22:58
→ Holysml : 好像趕快搶買機台生產面板去賺錢的故事... 07/03 22:59
推 lanslore : AI主要是軟體演算,但硬體一樣重要,能再最短時間算出 07/03 23:12
→ lanslore : 結果就有優勢,所以~個人淺見,IC設計,代工以及硬體製 07/03 23:15
→ lanslore : 造,應該都有成長動能 07/03 23:16