目前人工智能異型自動插件機有兩種發(fā)展路徑
作者：wenwen
發(fā)布時間：2018-12-27
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人工智能異型自動插件機芯片目前有兩種發(fā)展路徑：一種是延續(xù)傳統(tǒng)計算架構(gòu)，加速硬件計算能力，主要以3種類型的芯片為代表，即GPU、FPGA、ASIC，但CPU依舊發(fā)揮著不可替代的作用；另一種是顛覆經(jīng)典的馮·諾依曼計算架構(gòu)，采用類腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)來提升計算能力，以IBMTrueNorth芯片為代表。
傳統(tǒng)的CPU
計算機工業(yè)從1960年代早期開始使用CPU這個術(shù)語。異型自動插件機，迄今為止，CPU從形態(tài)、設計到實現(xiàn)都已發(fā)生了巨大的變化，異型自動插件機。但是其基本工作原理卻一直沒有大的改變。通常CPU由控制器和運算器這兩個主要部件組成。
傳統(tǒng)的CPU內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖，異型自動插件機，從圖中我們可以看到：實質(zhì)上僅單獨的ALU模塊（邏輯運算單元）是用來完成數(shù)據(jù)計算的，其他各個模塊的存在都是為了保證指令能夠一條接一條的有序執(zhí)行。這種通用性結(jié)構(gòu)對于傳統(tǒng)的編程計算模式非常適合，異型自動插件機同時可以通過提升CPU主頻（提升單位時間內(nèi)執(zhí)行指令的條數(shù)）來提升計算速度。
但對于深度學習中的并不需要太多的程序指令、卻需要海量數(shù)據(jù)運算的計算需求，異型自動插件機這種結(jié)構(gòu)就顯得有些力不從心。尤其是在功耗限制下，無法通過無限制的提升CPU和內(nèi)存的工作頻率來加快指令執(zhí)行速度，這種情況導致CPU系統(tǒng)的發(fā)展遇到不可逾越的瓶頸。
在國產(chǎn)插件機的研發(fā)過程中，佳永自動化開展了五個方面的工作：一是化繁為簡，革新國外插件機繁冗復雜的組件設計。經(jīng)過佳永自動化的觀察發(fā)現(xiàn)，國外產(chǎn)品因具備制造業(yè)綜合優(yōu)勢，技術(shù)含量高，但并非所有的組件都無法替代，整體研發(fā)設計中也有需要更新的環(huán)節(jié)，佳永的團隊在研發(fā)中注意繞開國外插件機的設計不足之處，啟用和整合最新技術(shù)。例如國外插件機原來的電腦、電氣控制系統(tǒng)很復雜，綜合利用現(xiàn)代計算機技術(shù)，佳永在電腦主板上添加運動控制卡，配置獨立的伺服系統(tǒng)，代替國外插件機復雜的控制系統(tǒng)，最后的效果一樣非常出色。
以上就是小編關(guān)于目前人工智能異型自動插件機有兩種發(fā)展路徑的介紹，希望對大家有用哦！
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