产业深度|AI趋势下半导体产业链将迎来哪些发展机遇?
在今年3月21日,英伟达发布新款芯片、超级计算服务,并官宣了微软、谷歌云等合作对象,旨在展示该公司的技术为下一波AI突破奠定基础。与此同时,其他头部大厂也争相开始布局AI芯片领域,其中包括AMD的GPU(RadeonInstinct系列)、英特尔的Nervana神经网络处理器和XeGPU、谷歌的TensorProcessingUnit(TPU)、微软的首款人工...
神经网络中所体现的数学思维方式
例如,循环神经网络(RNN)及其变种长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)可以有效地处理序列数据,如文本和语音,在语言建模和机器翻译中表现出色。-神经网络还可以用于情感分析、问答系统等应用。通过学习大量的文本数据,神经网络可以理解语言的语义和情感,为用户提供更加智能的服务。3.智能决策与控制-在智能...
深度学习解决计算量子化学基本问题,探索物质与光如何相互作用
神经网络架构FermiNet(FermionicNeuralNetwork,费米子神经网络)非常适合模拟大量电子的量子态,电子是化学键的基本组成部分。FermiNet是第一个利用深度学习从第一性原理计算原子和分子能量的示例,并且其精度足够高,具有实际用途。而我们基于自注意力机制的新架构Psiformer迄今为止仍然是最精确的人工智能方法。我们将...
万字长文:怎样弥合人工智能和人脑智能的差距?| 智能渐近线
在基础结构方面,现代AI系统,特别是神经网络,虽然受到生物神经网络的启发,但“神经元”(通常是计算单元)及其相互连接均依靠数值模拟。这些人工神经网络的连接和处理通常都是预设的、静态的,缺乏生物神经网络的动态可塑性。人脑由大约860亿个神经元组成,每个神经元通过数千到数万个突触连接与其他神经元相连[6-8],这种...
微软CEO:AI代理是新的Excel,而不是ChatGPT
你可以说,这一转折点始于2010年代初期的深度神经网络(DNN)时代,但在2018年到2019年,随着大语言模型(LLM)和Transformer的出现,这一进展显著加速,并且还在继续。这一变化体现在三个基本方面:首先,计算接口的本质正在发生根本变化。一旦你有了自然语言处理,尤其是多模态的自然语言处理,包括图像、语音、文本和视频的输...
托普云农: 国泰君安证券股份有限公司关于公司首次公开发行股票并...
一、发行人基本情况(一)基本信息中文名称????????????????浙江托普云农科技股份有限公司英文名称????????????????Zhejiang??Top??Cloud-Agri??Technology??Co.,??Ltd.注册资本????????????????6,396??万元...
拆解AI|黄仁勋的英伟达帝国并非牢不可破
2016年Google凭借AlphaGo战胜围棋冠军而惊艳世界,随后推出自研的专为AI而生的芯片TPU(TensorProcessingUnit),中文名叫做“张量处理单元”——“张量”即神经网络的基本单元,从芯片结构上就专为AI大模型训练设计。如果说英伟达对GPU的“魔改”是拆了东墙补西墙,那么TPU便是通过从根本上大幅降低存储和连接的需求,将...
与其造神,不如依靠群体的力量:这家公司走出了一条不同于OpenAI的...
以Attention机制为基础的Transformer架构对计算资源的需求非常高,其计算复杂度为O(n^2)(n为序列长度)。这意味着随着输入序列的增长,计算成本急剧增加。在构建群体智能时,我们需要多个单元大模型协同工作,而这些单元大模型往往部署在低算力的设备上(如无人机、手机、机器人等)。如果不经过量化、裁剪等操作...
苹果A15芯片参数怎么样 和M1哪个强?
GPU着色单元640显卡核心1,200兆赫GPUFP32浮点数1,500GFLOPS人工智能加速器神经引擎16核每秒AI计算操作数15.8顶安兔兔跑分839,664PassMarkCPU标志10,067Geekbench4单核跑分7,106Geekbench4多核跑分18,595Geekbench5单核跑分1,698Geekbench5多核跑分4,425GFLOPS性能249.6帧每...
像搭积木一样连接神经元和突触集成元件技术可用于人工神经网络
该技术可像搭“乐高”积木一样连接神经元和突触,从而构建大规模的人工神经网络硬件。该团队使用hBN制造垂直堆叠的忆阻器器件。这是人工神经网络的基本单元块,可演示基于尖峰信号的信息传输,类似于人脑的工作方式