清華-人工智能芯片報(bào)告_第1頁(yè)
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1、2018人工智能芯片研究報(bào)告AMiner研究報(bào)告第十四期清華中國(guó)工程院知識(shí)智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室2018年10月圖表目錄圖1人工智能與深度學(xué)習(xí)............................................................................................................2圖2AI芯片發(fā)展歷程..................................

2、.................................................................................5圖3傳統(tǒng)CPU內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖（僅ALU為主要計(jì)算模塊）......................................................8圖4CPU及GPU結(jié)構(gòu)對(duì)比圖（引用自NVIDIACUDA文檔）...........................

3、..............9圖5GPU芯片的發(fā)展階段........................................................................................................10圖6FPGA在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用.......................................................................

4、..................11圖7Cambricon1A（引用自官網(wǎng)）.....................................................................................16圖8集成了NPU的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（引用自官網(wǎng)）.........................................................17圖9地平線(xiàn)公布的BPU

5、發(fā)展戰(zhàn)略圖（引用自官網(wǎng)）..........................................................17圖10亞里士多德架構(gòu)（引用自官網(wǎng)）..................................................................................18圖11CI1006芯片（引用自官網(wǎng)）.............................

6、...........................................................19圖12華為麒麟970神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器NPU...........................................................................19圖13人工智能芯片領(lǐng)域研究學(xué)者全球分布...........................................

7、...............................24圖14人工智能芯片領(lǐng)域研究學(xué)者全球分布..........................................................................24圖15各國(guó)人才逆順差..................................................................................

8、.............................25圖16AI芯片應(yīng)用領(lǐng)域..............................................................................................................31圖17華為Mate10成像效果對(duì)比圖................................................

9、......................................31圖18蘋(píng)果的FaceID................................................................................................................32圖19分解卷積可降低消耗..........................................

10、.............................................................36圖20逐層動(dòng)態(tài)定點(diǎn)方法...........................................................................................................37圖21五級(jí)流水線(xiàn)結(jié)構(gòu)...........................

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