【AI系统】AI系统的组成
本文详细解析了AI系统的多层次架构，涵盖应用与开发层、AI框架层、编译与运行时及硬件体系结构等，阐述各部分如何协同支撑AI应用的开发与运行，提升整体性能与效率，并随著AI技术进步持续演进。从编程语言到AI芯片设计，每一层都对系统的最终表现起着至关重要的作用。
AI 系统的出现与算力发展
AI系统的崛起得益于大数据积累、强大算力与先进算法的共同驱动。大数据为AI提供了丰富学习材料，促进算法优化与应用创新；算法进步则提升了图像识别和自然语言处理等领域的性能，扩展了AI的应用范围。此外，GPU、TPU等专用芯片大幅加快了模型训练速度，通过硬件创新进一步增强了AI系统的效能。未来，算法与硬件的协同优化将推动AI技术迈向更高智能水平。
【通义】AI视界｜英特尔推出新一代AI芯片挑战英伟达
今日科技热点包括：OpenAI CTO 米亚·穆拉蒂宣布离职，Meta发布多功能Llama 3.2语言模型，扎克伯格因Meta的人工智能策略使个人资产突破2000亿美元，星纪魅族展示AI生态新品如Lucky 08 AI手机及智能穿戴设备，以及英特尔发布Xeon 6 CPU和Gaudi 3 AI加速器挑战英伟达市场地位。这些动态展现了人工智能领域快速发展的趋势及其对科技巨头的影响。
谷歌推世界首个AI游戏引擎，2000亿游戏产业恐颠覆！0代码生成游戏，老黄预言成真
【9月更文挑战第22天】谷歌近日推出的AI游戏引擎GameNGen，作为全球首款神经模型驱动的游戏引擎，引发了广泛关注。该引擎使用户无需编写代码即可生成游戏，并实现了与复杂环境的实时交互，显著提升了模拟质量。在单TPU上，GameNGen能以超20帧/秒的速度流畅模拟经典游戏《DOOM》。这项技术不仅简化了游戏开发流程，降低了成本，还为游戏设计带来了更多可能性。然而，它也可能改变游戏产业的商业模式和创意多样性。无论如何，GameNGen标志着游戏开发领域的一次重大革新。
CPU反超NPU，llama.cpp生成速度翻5倍！LLM端侧部署新范式T-MAC开源
【9月更文挑战第7天】微软研究院提出了一种名为T-MAC的创新方法，旨在解决大型语言模型在资源受限的边缘设备上高效部署的问题。T-MAC通过查表法在CPU上实现低比特LLM的高效推理，支持混合精度矩阵乘法，无需解量化。其通过位级查表实现统一且可扩展的解决方案，优化数据布局和重用率，显著提升了单线程和多线程下的mpGEMV及mpGEMM性能，并在端到端推理吞吐量和能效方面表现出色。然而，表量化和快速聚合技术可能引入近似和数值误差，影响模型准确性。论文详见：[链接](https://www.arxiv.org/pdf/2407.00088)。
硬件加速器中的神经网络
硬件加速器中的神经网络指的是通过专门设计的硬件设备来加速深度神经网络（DNN）和其他机器学习模型的训练和推理过程。