机器人计算发展现状及展望

类比通用图形处理器(GPGPU)、神经网络处理器(NPU)、张量处理器(TPU)之于人工智能算法,机器人的专用架构尚未被明确定义和提出,绝大多数机器人仍在使用通用硬件,导致大量算力被用于提供感知、定位、控制等机器人基础计算上,无法支持高智能化的应用软件。机器人编程语言由于缺乏良好的系统抽象与运行时系统来管理实时约束...

广义相对性原理的定义以及该如何理解

其一为物理方程中应当只含动力学量和时空背景量(如度规);其二为物理方程均为张量方程。这两种说法的出发点都是一致的,也就是应当以张量的形式来书写方程,因为张量是不依赖参考系的,是比较靠谱的。这里涉及到克氏符的争论,克氏符可以根据度规计算:????????=12??????(??????...

AI硬件未来发展趋势

因此,异构计算的融合成为AI硬件发展的关键方向。异构计算是指将不同类型的计算单元,如CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、TPU(张量处理器)、FPGA(现场可编程门阵列)等集成在同一硬件平台上,根据不同的计算任务灵活分配资源,实现协同计算。GPU因其强大的并行计算能力,在深度学习训练任务中表现卓越,能够大幅缩短模...

2024年诺奖解读:统计物理、人工智能与复杂科学

甚至在量子物理领域,人们提出了基于量子力学的模型,比如像张量网络,王磊老师在这方面有开创性的工作。特别是在深度模型领域,我们的主要任务是对世界进行建模,但遗憾的是,世界是随机的,因此我们必须对概率密度和概率分布进行建模。在对概率分布进行建模时,涉及到物理学中与概率分布相关的两大学科:统计力学和量子力学。

从骁龙8至尊版,我看到了AI手机的未来 | 智在终端

所以可以看到,在完成对端侧AI计算的定义后,高通开始更进一步促成上层应用生态的构建。今年,伴随着骁龙8至尊版正式发布,高通还官宣了两则重磅消息——和智谱以及腾讯混元的合作。两家的合作,也印证了AI手机的两大发展方向:端侧与多模态。在和智谱的合作中,高通明确提到将GLM-4V端侧视觉大模型将面向骁龙8至尊版...

AI爆发叠加国产以太网交换芯片ASIC突破

交换芯片演进历史芯片量产时代:交换机问世的20余年后,博通推出首个可量产的交换芯片(www.e993.com)2024年12月19日。21世纪初叶,半导体材料在电子通信行业的应用快速发展,使得厂商能够把大量数据转发功能集于一块专用集成电路上,芯片的形式开始逐渐取代大量耦合硬件。与此同时,IEEE802.3ba的通过为交换芯片铺平了道路。2010年,Broadcom推出...

危险!暴跌近三成,这个数据释放了什么信号?

2024财年总营收及调整后利润均创下历史新高,特别是来自AI的收入整个财年同比暴涨了220%。这让ASIC周末爆火。ASIC(专用集成电路),把它理解成专用芯片就行。ASIC发展态势的推动因素:谷歌TPU验证路线可行性:首先,去年谷歌利用自己研发的TPU(张量处理器,它就是一种ASIC)训练出了Gemini模型,而Gemini模型和...

使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统:从架构设计到性能优化的...

目标检测技术作为计算机视觉领域的核心组件,在自动驾驶系统、智能监控、零售分析以及增强现实等应用中发挥着关键作用。本文将详细介绍PaliGemma2模型的微调流程,该模型通过整合SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma2系列的高级语言模型,专门针对目标检测任务进行了优化设计。

2016~2030年,通用人工智能时代的到来

观察近百年来计算机发展的历史,可以得到计算机性能(FLOPS)与成本的关系。可以看出,为了推动成本的下降,从2010年之后,表中开始频繁的出现了GPU以替代CPU,尤其是2020年之后,表中的方案都是以GPU实现的。例如索尼PlayStation4采用的是AMD美洲豹CPU但集成了GPU,PlayStation5采用了定制版RDNA2架...

Groq:软件定义硬件的张量流式处理器架构

本文是Groq首席架构师DennisAbts在2022HotChips大会上做的分享,详细介绍了张量流处理器TSP架构背景、软件定义硬件方法(将芯片控制、数据流、网络调度等均交给软件操作,减少硬件开销)及确定性执行、TSP微架构设计、网络拓扑-路由-流控设计等。LPU整体设计原则、芯片及确定性处理、端到端解决方案等介绍可参考前两文。