AI芯片的技术格局(GPU/TPU/FPGA)

XilinxVersal是一个自适应计算加速平台(ACAP)。ACAP是一个异构计算平台,结合了标量引擎、自适应引擎(又名可配置逻辑块CLB)和AI引擎。我们可以将其视为SoC(片上系统)的AI版本。所有这些引擎都与片上网络(NoC)互连,以实现多TB通信。AI引擎包含一组具有紧密耦合本地内存的VLIW/SIMD矢量内核。

在算力竞速方面,FPGA是如何紧紧抓住AI大时代的呢?

由于AI算法的核心是大量的乘加/乘累加，不是一般的乘加，而是一种“张量”运算。所以促进FPGA实现AI算法的途径自然是将DSP模块提升到更适合AI张量运算，而这恰恰是Intel技术路线所在。Intel第一款采用张量模块的FPGA是2020年推出的Stratix10NX,其张量模块架构主要针对AI计算中常用的矩阵-矩阵或矢量-矩阵乘法和加法运...

华硕灵耀 14 Air AI 超轻薄本评测:AI 应用渐成熟,离电性能够出色

这是因为不同的模块均有着自己的擅长之处,将一些负载比如AI助手交给NPU处理,可以更为高效节能。事实上,LunarLake的三大模块CPU、GPU和NPU都能进行AI运算,集合起来整个SoC的算力可高达115TOPS。第四代NPU比MeteorLake上的第三代NPU有着明显的提升可以看到由于锐炫140V实在太...

常用电机控制算法汇总

矢量控制算法的核心是两个重要的转换:Clark转换,Park转换和它们的逆运算。采用Clark和Park转换,带来可以控制到转子区域的转子电流。这种做充许一个转子控制系统决定应供应到转子的电压,以使动态变化负载下的转矩最大化。Clark转换:Clark数学转换将一个三相系统修改成两个坐标系统:其中Ia和Ib正交基准面的组成部分,Io...

AI芯片,新变化|内存|amd|英特尔|处理器|笔记本电脑|nvidia_网易订阅

高通公司工程高级副总裁GerardWilliams表示:“[Oryon]有八个基本解码器,它们正在为执行单元、加载存储单元和矢量执行单元准备指令。指令本身进入重新排序缓冲区。它大约有600个条目,这让您大致了解机器在飞行过程中要管理多少条指令。从退出的角度来看,这台机器每个周期可以退出八条指令。”...

异构计算+高性能低功耗NPU,高通正在推动终端侧生成式AI发展

以第三代骁龙8为例,高通HexagonNPU中最重要的是张量、矢量和标量三大加速单元,它们能够对不同的数据类型做处理,例如张量加速器可以用来处理卷积运算、张量数据(www.e993.com)2024年11月19日。此外还包括片上内存,让这三个加速器能够协作更高效。神经网络推理是有很多层的,每层之间都会有一些中间数据。而这些中间数据如果没有片上内存做缓存的话,...

论文荣登计算机体系结构顶会ISCA,芯片架构成为边缘AI最佳并行计算...

这种设计选择提供了广泛的内存容量,增强了数据重用并减少了频繁访问外部存储器的需求。3)矢量化和多线程管道:RPP的硬件架构和编程模型可实现有效的矢量化和多线程管道。这种设计充分利用了RPP进行并行处理的全部计算潜力,确保其资源得到最大程度的利用,从而提高性能。

类脑计算有望彻底改变计算领域,丰田合作综述类脑计算的兴起

超维计算(HD,也称为矢量符号架构)的核心是维数约为1000s的超向量,它们是(伪)随机的,具有独立且相同的分布(i.i.d)分量;即近似正交向量。例如,在经典计算机中,图像由像素强度矩阵表示,其中更高的强度意味着更亮的像素。但是,图像也可以存储为超维向量(例如,维数为10,000),这是一种完全整体的表示,超向...

4支F1车队在用的AI仿真,拿到2700万美元融资

此外，NeuralConcept的在汽车行业也有系列应用辅助工程设计，如换热器应用预测出口温度和压力下降，或引入Shape应用预测模拟结果，使工程师能获得标量和矢量，整合风洞数据，以及Shape可以模拟优化旋转机械。由此，该平台加速了产品开发、产品模拟、性能改善的效率，被形容为“未来车辆的工程智能”。他们与全球多家供应商签订...

全球首颗 8核 RISC-V AI CPU发布

此外,进一步在LU分解,QR分解,SVD分解,Chelesky分解,Eigen分解等五大矩阵进行分解后,基于在OpenBLAS+Eigen,核心计算,sgemm的性能上的突出表现,X60智算核是ARMCortex-A55的1.5倍。更为重要的是,X60智算核的向量计算技术,还解决了SIMD技术带来的二进制不兼容问题,使同一份代码可以跑在基于RISC-V架构的任何矢量位宽的...