提升国产AI芯片系统的核心竞争力:强化内功,打造优质生态
2024-02-11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
ATMEGA166芯片介绍
2024-02-11ATMEGA166芯片是一款高性能的微控制器芯片，由Atmel公司开发，适用于各种嵌入式系统应用。该芯片采用先进的CMOS工艺制造，具有高性能、低功耗、低成本等特点，是嵌入式系统开发中常用的芯片之一。 ATMEGA166芯片的主要特点包括： 1. 高速处理能力：ATMEGA166芯片采用先进的RISC（精简指令集）架构，具有高速的处理能力，能够满足嵌入式系统对数据处理的要求。 2. 丰富的外设：ATMEGA166芯片集成了丰富的外设，包括通用输入输出（GPIO）接口、定时器、UART/SPI/
Xilinx FPGA和CPLD的实例设计和实现
2024-02-11标题：Xilinx FPGA与CPLD实例设计与实现：从基础到高级 随着电子技术的快速发展，FPGA（现场可编程门阵列）和CPLD（复杂可编程逻辑器件）已成为数字设计领域的热门选择。这两种器件都提供了灵活的硬件设计环境，使得开发者可以根据特定的应用需求进行定制。本文将详细介绍Xilinx FPGA和CPLD的基本概念、设计流程以及实例应用，帮助读者更好地理解和应用这两种器件。 一、FPGA与CPLD的基础知识 FPGA是一种可编程的逻辑设备，其内部逻辑单元包括查找表（LUT）、寄存器、内部连线
CPU性能优化:使用特定的软件或硬件技术来提高性能
2024-02-10标题：CPU性能优化：如何通过调整CPU设置、使用特定的软件或硬件技术来提高性能？ 随着科技的飞速发展，CPU（中央处理器）的性能已经达到了前所未有的高度。然而，对于大多数用户来说，如何最大限度地利用CPU性能仍然是一个挑战。本文将介绍一些常见的优化技巧，通过调整CPU设置、使用特定的软件或硬件技术来提高CPU性能。 一、调整CPU设置 1. 调整多核心调度：大多数操作系统默认使用基于任务的调度算法，这意味着每个任务分配一个核心。然而，对于需要大量计算的任务，如科学计算或视频编辑，使用基于进程
AI芯片的编程与工具:为开发者提供强大的支持
2024-02-10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加速器或计算卡,专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务
2024-02-10AI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
未来CPU在人工智能(AI)和机器学习(ML)的应用
2024-02-10CPU在人工智能和机器学习方面有着广泛的应用前景。一方面，CPU作为计算机系统的核心部件，为各种计算任务提供基本的计算能力，因此其性能对于AI和ML应用的运行至关重要。另一方面，随着CPU制造工艺的不断提升，CPU的内部结构也在不断优化，从而提高了CPU在AI和ML方面的性能。 具体来说，CPU在AI和ML的应用前景包括以下几个方面： 更高效的计算：随着AI和ML算法的复杂度不断提高，需要更高的计算性能来满足这些算法的需求。CPU的不断优化和提高将为AI和ML应用提供更高效的计算能力。更快的训
192核“万能CPU”诞生
2024-02-108月18日消息，斯洛伐克的服务器芯片设计公司Tachyum去年推出了128核的Prodigy处理器，号称在性能、功耗、成本等方面均吊打英特尔Xeon处理器。近期，Tachyum又带来了更为强大的Prodigy 2处理器，不仅内核数量提升到了192核，同时在缓存容量、芯片的 SERDES 数量、内存支持等方面都有提升。Prodigy 2处理器不仅在AI训练和推理任务中性能翻倍，达到24个AI PetaFLOPS，还在HPC负载中达到90 TeraFLOPS。 Tachyum公司所设计的Prodi
CPU的核心数是什么
2024-02-10CPU的核心数是计算机中的一个重要参数，它决定了计算机在处理任务时的并行能力。CPU的核心数指的是处理器内部包含了多少个处理单元，也叫作处理器内核。 在现代多核处理器中，每个核心都具有独立的计算能力。例如，一个四核处理器就包含了四个独立的计算核心，每个核心都可以同时执行不同的任务。这种并行计算的能力使得计算机在处理大量数据时能够更快地完成任务。 核心数的增加可以显著提高计算机的处理能力，尤其是在处理多个任务时。然而，核心数的增加也会带来一些问题。首先，处理器的散热问题会变得更加困难，因为更多的
俄罗斯将搭载我国龙芯CPU处理器
2024-02-1010月17日消息，据Norsi-Trans总经理表示，该公司已购买约100个龙芯CPU处理器，计划试生产一批使用龙芯处理器的数据存储系统、服务器和电脑等设备。Basalt SPO是Norsi-Trans的合作伙伴，其董事会主席声称ALT OS适用于龙芯处理器。Norsi-Trans计划将试生产的设备供应给相关部门及企业客户，并将最终成品列入工业和贸易部的“电子产品登记册”中。 除了Norsi-Trans之外，Prombit公司也在其“路线图”中包含类似计划，计划在产品中使用龙芯处理器。专家认为