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AI芯片-沐曦的产品与合作详情

发布网友 发布时间:2024-10-22 08:28

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热心网友 时间:2024-10-22 10:40

AI 芯片作为推动人工智能产业爆发的关键核心要素之一,其发展与计算能力的提升紧密相关。AI 芯片可以大致分为广义与狭义两种概念。广义上的 AI 芯片指的是用于处理人工智能应用场景中大量计算任务的模块,包括 GPU、FPGA、ASIC 等 AI 加速芯片,以及前沿性的类脑芯片、可重构通用 AI 芯片等。而狭义的 AI 芯片则特指针对人工智能算法进行了特殊加速设计的芯片,其算力是衡量人工智能发展水平的重要指标。

AI 芯片的兴起源于对算力的高需求,特别是在深度学习成为 AI 研究和运用主流方式的背景下,加速计算变得不可或缺。相较于 CPU,AI 芯片被设计用于实现海量并行计算,以提升 AI 计算效率。根据部署位置的不同,AI 芯片可以分为云侧 AI 芯片与端侧 AI 芯片,满足云计算与终端设备的需求。同时,根据承担任务的不同,AI 芯片又可分为训练芯片与推理芯片,分别用于构建神经网络模型与利用已训练的模型进行推理预测。

在第一波人工智能浪潮中,ASIC 架构的 AI 芯片因性能与能效优势显著,得到了广泛的应用。然而,随着算法演进速度的加快,专用芯片难以适应算法种类的快速增加和迭代速度,导致了 GPGPU(通用 GPU)成为 AI 芯片的主流选择。国内初创公司如壁仞、沐曦等集中于 GPGPU 芯片的研发,尽管 GPGPU 在处理生成式 AI 及大模型时展现出一定优势,但在高功耗与低算力利用率问题上仍面临挑战。

第三波浪潮的基础是存算一体等新兴技术。这些技术路线突破了传统冯·诺依曼架构,理论上具有更高的能效比与更强的通用性,能够兼顾更高性价比与算力发展空间。随着新型存储器件的量产,存算一体 AI 芯片已经进入了 AI 大算力芯片的落地竞赛。

国内科技巨头如百度、阿里巴巴、字节跳动等都在 AI 芯片领域展开布局,而以沐曦为代表的国内中小公司则专注于设备端 AI ASIC 的开发。沐曦致力于为异构计算提供全栈 GPU 芯片及解决方案,产品覆盖 AI 推理、AI 训练及通用计算、图形渲染等多个领域,以满足数据中心对“高能效”与“高通用性”的算力需求。

沐曦自主研发的 GPU IP,拥有完全自主知识产权的指令集与架构,配合兼容主流 GPU 生态的完整软件栈,具备高能效与高通用性。沐曦提供的软硬件一体的全面生态解决方案,在“双碳”背景下为数据中心建设和产业数字化、智能化转型升级提供了强大的算力支撑。

沐曦的发展历程与合作情况展示了公司在 AI 芯片领域的积极探索与实践,与百度、优刻得等公司的合作体现了其在市场上的影响力。更多关于沐曦的信息,欢迎私下交流,共同学习积累。
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