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计算机视觉中的卷积神经网络CNN

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3. ่ฟ‡ๆปคๆ— ๆ„ไน‰่ฎฟ้—ฎๅ’Œๆถๆ„็ˆฌ่™ซ

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芯片设计中的寄生参数提取与电路优化

1. AI่Šฏ็‰‡ๆ˜ฏไบบๅทฅๆ™บ่ƒฝๆ—ถไปฃ็š„็ฎ—ๅŠ›ๅŸบ็ก€

ไบบๅทฅๆ™บ่ƒฝ่Šฏ็‰‡ๆ˜ฏAIๆ—ถไปฃ็š„็ฎ—ๅŠ›ๅŸบ็ก€๏ผŒไธ“้—จไธบAIๅทฅไฝœ่ดŸ่ฝฝ๏ผˆ่ฎญ็ปƒๅ’ŒๆŽจ็†๏ผ‰ไผ˜ๅŒ–็š„ๅค„็†ๅ™จๆญฃๅœจๆˆไธบๅŠๅฏผไฝ“่กŒไธšๅขž้•ฟๆœ€ๅฟซ็š„้ข†ๅŸŸใ€‚AI่Šฏ็‰‡ไธŽไผ ็ปŸCPU็š„ๆ ธๅฟƒๅทฎๅผ‚ๅœจไบŽ๏ผšAI่Šฏ็‰‡้’ˆๅฏน็Ÿฉ้˜ตไน˜ๆณ•ๅ’Œๅนถ่กŒ่ฎก็ฎ—ไผ˜ๅŒ–๏ผŒ่€ŒCPU้’ˆๅฏนไธฒ่กŒไปปๅŠกๅ’Œๅคๆ‚ๆŽงๅˆถๆตไผ˜ๅŒ–ใ€‚AI่Šฏ็‰‡็š„็ฑปๅž‹๏ผšGPU๏ผˆๅ›พๅฝขๅค„็†ๅ™จ๏ผŒNVIDIA็š„A100/H100ๆ˜ฏAI่ฎญ็ปƒ็š„ไธปๆต๏ผ‰ใ€TPU๏ผˆๅผ ้‡ๅค„็†ๅ™จ๏ผŒGoogle็š„TPU็ณปๅˆ—ไธ“ไธบๆทฑๅบฆๅญฆไน ่ฎพ่ฎก๏ผ‰ใ€NPU๏ผˆ็ฅž็ป็ฝ‘็ปœๅค„็†ๅ™จ๏ผŒ้›†ๆˆๅœจ็งปๅŠจSoCไธญ็š„AIๅŠ ้€Ÿๅ™จ๏ผ‰ใ€ASIC๏ผˆไธ“็”จ้›†ๆˆ็”ต่ทฏ๏ผŒ้’ˆๅฏน็‰นๅฎšAIๆจกๅž‹็š„ๅฎšๅˆถ่Šฏ็‰‡๏ผ‰ใ€‚AI่Šฏ็‰‡็š„ๅธ‚ๅœบๆ ผๅฑ€๏ผšNVIDIAๅœจAI่ฎญ็ปƒๅธ‚ๅœบๅ ๆฎไธปๅฏผๅœฐไฝ๏ผˆCUDA็”Ÿๆ€็š„ๅฃๅž’๏ผ‰๏ผ›Google็š„TPUๅœจไบ‘็ซฏๆŽจ็†ๅธ‚ๅœบๆœ‰ไผ˜ๅŠฟ๏ผ›AMD็š„Instinct็ณปๅˆ—ๆญฃๅœจ่ฟฝ่ตถ๏ผ›ๆ–ฐๅ…ดAI่Šฏ็‰‡ๅ…ฌๅธ๏ผˆCerebrasใ€Graphcoreใ€Groq๏ผ‰ๆญฃๅœจๆŽข็ดขๆ–ฐๆžถๆž„ใ€‚

2. AI่Šฏ็‰‡็š„ๆ ธๅฟƒๆŠ€ๆœฏ็‰น็‚น

AI่Šฏ็‰‡็š„ๆ ธๅฟƒๆŠ€ๆœฏ็‰น็‚นไฝฟๅ…ถๅœจAIๅทฅไฝœ่ดŸ่ฝฝไธญ่กจ็Žฐๅ‡บ่‰ฒใ€‚ๅคง่ง„ๆจกๅนถ่กŒ่ฎก็ฎ—๏ผšๆ•ฐๅƒไธช่ฎก็ฎ—ๆ ธๅฟƒๅŒๆ—ถๅทฅไฝœ๏ผ›้€‚ๅˆ็Ÿฉ้˜ตไน˜ๆณ•ๅ’Œๅ‘้‡่ฟ็ฎ—๏ผ›ๅนถ่กŒๆ•ˆ็އๆ˜ฏAI่Šฏ็‰‡ๆ€ง่ƒฝ็š„ๅ…ณ้”ฎใ€‚้ซ˜ๅธฆๅฎฝๅ†…ๅญ˜๏ผˆHBM๏ผ‰๏ผšAI่Šฏ็‰‡้œ€่ฆๅคง้‡ๅ†…ๅญ˜ๅธฆๅฎฝ๏ผˆHBM3ๆไพ›819GB/sๅธฆๅฎฝ๏ผ‰๏ผ›ๅ†…ๅญ˜ๅธฆๅฎฝๆ˜ฏAI่ฎญ็ปƒ็š„ๆ€ง่ƒฝ็“ถ้ขˆ๏ผ›HBM็š„ๅ †ๅ ๆŠ€ๆœฏๅฎž็Žฐ่ถ…้ซ˜ๅธฆๅฎฝใ€‚ไฝŽ็ฒพๅบฆ่ฎก็ฎ—๏ผšFP16ใ€BF16ใ€INT8็ญ‰ไฝŽ็ฒพๅบฆๆ ผๅผ๏ผ›ไฝŽ็ฒพๅบฆๆๅ‡่ฎก็ฎ—้€Ÿๅบฆใ€้™ไฝŽๅŠŸ่€—๏ผ›่ฎญ็ปƒไฝฟ็”จFP16/BF16๏ผŒๆŽจ็†ไฝฟ็”จINT8ใ€‚ๅผ ้‡ๆ ธๅฟƒ๏ผˆTensor Core๏ผ‰๏ผšไธ“้—จๅค„็†็Ÿฉ้˜ตไน˜ๆณ•็š„็กฌไปถๅ•ๅ…ƒ๏ผ›ๅœจๅ•ไธชๆ—ถ้’Ÿๅ‘จๆœŸๅ†…ๅฎŒๆˆๅคšไธช็Ÿฉ้˜ต่ฟ็ฎ—๏ผ›ๅคงๅน…ๆๅ‡AI่ฎก็ฎ—็š„ๅžๅ้‡ใ€‚

3. AI่Šฏ็‰‡็š„ๆœชๆฅๅ‘ๅฑ•่ถ‹ๅŠฟ

AI่Šฏ็‰‡็š„ๆœชๆฅๅ‘ๅฑ•่ถ‹ๅŠฟๅฐ†ๅ›ด็ป•็ฎ—ๅŠ›ๆๅ‡ใ€่ƒฝๆ•ˆไผ˜ๅŒ–ๅ’Œๆžถๆž„ๅˆ›ๆ–ฐๅฑ•ๅผ€ใ€‚็ฎ—ๅŠ›ๆๅ‡่ถ‹ๅŠฟ๏ผš่Šฏ็‰‡็ฎ—ๅŠ›็š„ๆŒ็ปญๅขž้•ฟ๏ผˆๆฏ2ๅนด็ฟปๅ€๏ผ‰๏ผ›ๆ›ดๅคง่ง„ๆจก็š„่Šฏ็‰‡๏ผˆๆ™ถๅœ†็บง่Šฏ็‰‡ๅฆ‚Cerebras๏ผ‰๏ผ›ChipletๆŠ€ๆœฏ็š„ๅบ”็”จ๏ผˆๅคš่Šฏ็‰‡้›†ๆˆ๏ผ‰ใ€‚่ƒฝๆ•ˆไผ˜ๅŒ–่ถ‹ๅŠฟ๏ผšๆ›ด้ซ˜ๆ•ˆ็š„่ฎก็ฎ—ๆžถๆž„๏ผˆๅ‡ๅฐ‘ๆ•ฐๆฎ็งปๅŠจ็š„่ƒฝ่€—๏ผ‰๏ผ›ไฝŽ็ฒพๅบฆ่ฎก็ฎ—็š„ๆ™ฎๅŠ๏ผˆ่ฎญ็ปƒๅ’ŒๆŽจ็†็š„ไฝŽ็ฒพๅบฆไผ˜ๅŒ–๏ผ‰๏ผ›3D้›†ๆˆๅ’Œๅ…ˆ่ฟ›ๅฐ่ฃ…็š„่ƒฝๆ•ˆไผ˜ๅŠฟใ€‚ๆžถๆž„ๅˆ›ๆ–ฐ่ถ‹ๅŠฟ๏ผšๅญ˜ๅ†…่ฎก็ฎ—๏ผˆๅœจๅญ˜ๅ‚จไธญ็›ดๆŽฅ่ฎก็ฎ—ๅ‡ๅฐ‘ๆ•ฐๆฎ็งปๅŠจ๏ผ‰๏ผ›็ฅž็ปๅฝขๆ€่ฎก็ฎ—๏ผˆๆจกไปฟไบบ่„‘็ป“ๆž„็š„่ฎก็ฎ—ๆžถๆž„๏ผ‰๏ผ›ๅ…‰่ฎก็ฎ—๏ผˆๅˆฉ็”จๅ…‰ไฟกๅท่ฟ›่กŒ่ฎก็ฎ—๏ผ‰ใ€‚AI่Šฏ็‰‡ๆ˜ฏAIๆŠ€ๆœฏๅ‘ๅฑ•็š„ๆ ธๅฟƒ้ฉฑๅŠจๅŠ›๏ผŒ่Šฏ็‰‡ๆŠ€ๆœฏ็š„่ฟ›ๆญฅๅฐ†ๆŽจๅŠจAIๆจกๅž‹่ƒฝๅŠ›็š„ๆŒ็ปญๆ‰ฉๅฑ•ใ€‚

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ใ€–Fourใ€—ใ€ๆŠ€ๆœฏๆ”ฏๆ’‘๏ผšๆไพ›ไฝ™็ƒญๅ›žๆ”ถๆ”ถ็›Šๅœจ็บฟๆต‹็ฎ—ๆจกๅž‹๏ผŒ่พ…ๅŠฉๅทฅๅŽ‚ไธป็ฎก่พ“ๅ…ฅๅทฅ่‰บ็ƒญ่ƒฝๅ‚ๆ•ฐ๏ผŒๅฟซ้€Ÿ่ฏ„ไผฐ่Š‚่ƒฝๆฝœๅŠ›ใ€‚
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