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新電子 06月號/2020 第411期
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新電子 06月號/2020 第411期

AloT算力大增


作者:
新電子編輯部

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內容簡介

製程升級/專用化/改架構 AI訓練/推論晶片算力攀升

人工智慧(AI)在經過幾年熱潮後逐步落地,過去強調AI準確性的做法,轉變為追求效率,而「算力」似乎成為AI晶片效能最容易理解的指標,TOPS(Tera Operations Per Second)或TOPS/w慢慢成為產業共識,儘管構成算力的條件很多,AI執行效能也非僅從算力就能完全判定。進入所謂AI 3.0的時代,資料運算複雜性持續提升,但希望在有限的資源下達成最佳化管理的目標,算力就是系統效能最初步/簡易的判別指標。

另外,AI針對不同場景與任務,可以分為雲端(Cloud)與邊緣(Edge)、訓練(Training)與推論(Inference),為了提升效能表現,這四類工作走向專用與分流,處理雲端訓練的晶片依然強調運算能力,希望能以資料處理量為重點,然而在另一端的邊緣推論則可犧牲部分精度,以求在最低的功耗下獲得可接受的結果,在強調運算與講求耗電的兩種需求就像是光譜的兩端,加上雲端推論與邊緣訓練,為AI晶片畫出四個明確的專用分流路線。

作者簡介

新電子編輯部

新電子科技雜誌於1986年創刊,以台灣資訊電子上下游產業的訊息橋樑自居,提供國際與國內電子產業重點資訊,以利產業界人士掌握自有競爭力。雜誌內容徹底執行各專欄內容品質,透過讀者回函瞭解讀者意見,調整方向以專業豐富的內容建立特色;定期舉辦研討會、座談會、透過產業廠商的參與度,樹立專業形象;透過網際網路豐富資訊的提供,資訊擴及華人世界。更多資訊請參考:http://www.mem.com.tw

「新電子」系列

全系列作共98冊

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