【AI系统】NPU 基础
近年来,AI技术迅猛发展,催生了NPU和TPU等AI专用处理器,这些处理器专为加速深度学习任务设计,相比传统CPU和GPU,展现出更高效率和性能。本文将介绍AI芯片的概念、技术发展、部署方式及应用场景,涵盖从数据中心到边缘设备的广泛领域,探讨其如何成为AI技术落地的关键推手。
【AI系统】超异构计算
本文探讨了计算机架构发展的黄金十年,重点介绍了异构计算和超异构计算的概念及其在AI芯片发展中的应用。文章首先回顾了AI芯片发展的三个阶段,随后详细阐述了异构计算的优势和应用场景,如性能飞跃、灵活定制、降低成本和降低功耗。接着,文章分析了超异构计算的出现背景、基本特征及其面临的挑战,包括软件层的复杂性和硬件定义软件与软件定义硬件之间的权衡。最后,展望了超异构计算的未来,强调了跨平台统一计算架构的重要性,以及构建开放生态系统的必要性。
【AI系统】AI芯片驱动智能革命
本课程深入解析AI模型设计演进,探讨AI算法如何影响AI芯片设计,涵盖CPU、GPU、FPGA、ASIC等主流AI芯片,旨在全面理解AI系统体系,适应后摩尔定律时代的技术挑战。