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在日前召开的首届“AI Tech Day(人工智能科技日)”峰会上,中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民指出,大模型训练的高算力需求正成为行业发展的挑战。他强调,自去年12月份以来,大模型所需的AI芯片价格已上涨一倍,且国外芯片市场“一卡难求”。尽管国内在AI芯片研制方面取得显著进步,但国产芯片尚未受到市场的广泛青睐。 针对这一现状,与会专家呼吁重塑大模型算力生态,助力国产AI芯片系统提升“内功”。加强底层研发,提升国产AI芯片的“包容力”,确保基于国外芯片编写的软件能够顺利移
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)正在逐渐渗透到我们生活的各个领域,其中教育领域尤为明显。AI的应用正在改变我们的教学方式,提升教育质量,同时也为个性化教育提供了新的可能性。本文将探讨AI在教育领域的应用以及它所带来的影响。 一、AI在教育领域的应用 1.智能教学系统:智能教学系统利用AI技术,根据学生的学习情况,提供个性化的教学方案。这些系统能够分析学生的学习数据,提供反馈,帮助学生更好地理解和掌握知识。 2.虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术:这些技术为教育提供了全新的方式。通过VR
随着科技的快速发展,人工智能(AI)正在逐渐改变我们的生活。特别是在智能家居领域,AI的应用已经使得我们的生活变得更加便捷、舒适和安全。然而,与此同时,AI也带来了新的挑战和问题。 一、AI在智能家居中的应用 1. 自动化控制:AI技术使得智能家居设备能够根据用户的习惯和需求进行自动化控制。例如,通过AI技术,我们可以设置设备在特定时间自动开启或关闭,或者在有人回家或离开时自动调整环境设置。 2. 智能安全:AI在智能安全系统中的应用,能够实时监控并分析家庭环境,提高家庭安全。例如,AI摄像头
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI芯片作为其硬件基础,正逐渐成为业界关注的焦点。为了充分发挥AI芯片的性能并降低开发难度,提供一个完善的编程环境和工具链变得至关重要。本文将深入探讨AI芯片的编程与工具,以及如何为开发者提供强大的支持。 首先,AI芯片的编程环境是开发者能够顺利开发AI应用的基础。一个优秀的编程环境应提供易于使用的接口、丰富的算法库和工具集,以及高效的性能分析功能。这有助于开发者快速构建和优化AI应用,降低开发时间和成本。 为了实现这一目标,许多AI芯片厂商已经推出了自己的
AI芯片也被称为AI加速器或计算卡,即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前,AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法,但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能,但它们通常更昂贵。 AI芯片该使用什么方法原理去实现,仍然众说纷纭,这是新技术的特点,探索阶段百花齐放,这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关,即AI的基础理论方面仍然存在
8 月 25 日消息,龙芯中科发布了2023 年半年度报告。报告显示,2023 年上半年,公司营业收入为 3.08 亿元,与去年同期的 3.48 亿元相比下降了 11.43%。归属上市公司的股东净亏损为 1.038 亿元,比去年同期的净利润 8876.33 万元下降了 216.92%。 同时,龙芯中科公告显示,该公司在2023 上半年的研发人员平均薪酬为 24.6 万元,平均月薪超过了 4 万元。这一数据引起了人们的关注,让人们对公司的发展和业务有了更深入的了解。 在报告中,龙芯中科指出了营业
华为 Mate 60 Pro采用 12 核的麒麟9000s 芯片组由中芯国际代工。在测试中,该芯片组实现了重大性能提升,可以与高通骁龙888芯片相媲美。 根据测试结果,麒麟9000S的CPU得分为279677分,内存得分为225491分,UX得分为194615分。总体而言,这款手机搭载麒麟9000S,获得了699783分。 安兔兔透露,麒麟9000S采用12核架构,这对于麒麟芯片组来说是很不寻常的。包括2个A34核心、6个定制A78AE核心、4个A510核心,峰值频率2.62GHz。 同时,该
华为 Mate 60 Pro重磅归来,采用 12 核的麒麟 9000s 芯片组。在测试中,该芯片组实现了重大性能提升,可以与高通骁龙888芯片相媲美。 根据测试结果,麒麟9000S的CPU得分为279677分,内存得分为225491分,UX得分为194615分。总体而言,这款手机搭载麒麟9000S,获得了699783分。 安兔兔透露,麒麟9000S采用12核架构,这对于麒麟芯片组来说是很不寻常的。包括2个A34核心、6个定制A78AE核心、4个A510核心,峰值频率2.62GHz。 同时,该芯
GPU的核心数是指图形处理器(GPU)内部的处理单元数量,也称为流处理器数量。核心数是衡量GPU性能的重要参数之一。 与CPU不同,GPU的核心数通常远远大于CPU的核心数,这是因为GPU主要用于处理大量的图形数据,而CPU则需要处理更多的复杂任务。在GPU中,每个核心都具有独立的计算能力,可以同时执行多个任务。这种并行计算的能力使得GPU在处理图形渲染、深度学习、科学计算等任务时具有非常高的性能。 GPU的核心数通常在数十个到数千个不等。例如,一些高端显卡的核心数可能会达到4000或更多。而
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)在自动驾驶汽车领域的研究进展引人注目。自动驾驶汽车,以其独特的优势,如减少交通事故,提高交通效率,改善交通环境等,正在改变我们的生活。AI在这一领域的应用,无疑为自动驾驶汽车的研发和普及提供了强大的动力。 一、AI在自动驾驶汽车中的角色 AI在自动驾驶汽车中起着核心作用。它通过机器学习、深度学习等技术,使汽车能够识别环境、判断行驶状况,从而自主决策和控制车辆的行驶。AI的应用包括但不限于障碍物识别、道路标识识别、交通信号识别、行人识别以及车辆跟踪等。 二、研