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软件迭代越来越快,硬件迭代却越来越慢,软硬件之间的鸿沟越来越大。软硬件融合,既是理论和理念,也是方法和解决方案,让硬件灵活可扩展,弥补软硬件之间的鸿沟。本公众号致力于传播和推广“软硬件融合”相关技术和理念。
能不能面向通用人工智能AGI,定义一款新的AI处理器?
#前端  #AI  #处理器 
AI大模型的热潮不断,预计未来十年,AGI时代即将到来。但目前支撑AI发展的GPU和AI专用芯片,都存在各种各样的问题。那么,在分析这些问题的基础上,我们能不能针对这些问题进行优化,重新定义一款能够支持未来十年AGI大模型的、足够灵活通用的、效率极高性能数量级提升的、单位算力成本非常低廉的、新的AI处理器类型?首先,分析场景的特点,做好软硬件划分;大核少核 or 小核众核;极致扩展性,多层次强化内联交互;AI芯片案例。
软硬件融合
算力芯片,终局之战?
#资讯  #行业分析 
写今天这篇文章的时候,我内心是焦虑的,甚至有点悲观。中国的芯片界同仁,不可谓不努力:充满艰难险阻的工作,数十年如一日的煎熬,直面国际巨头的竞争。在芯片具体产品层面,别人有性能优势,我们有价格优势。不敢说能打个你来我往,但至少还有还手之力。然而,在计算生态方面,我们则完全没有招架之力。计算生态就像一只无形的手,抹去了我们仅有的一点可能的机会,阻挡着我们前进的步伐,让我们距离世界先进越来越远。更令人焦虑的是未来:一方面,计算生态的作用在不断地加强;另一方面,不同领域不同处理器的计算生态有进一步融合的趋势,逐渐形成新的超级生态。两相叠加,一旦超级生态逐步建立,后进者再无翻身的可能。未来5-10年,大算力芯片,将迎来终局之战。
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什么是第三代通用计算?
#资讯  #行业分析 
大家一直有个误解,觉得通用和专用,是对等的两个选择。例如,牧本波动(Makimoto's Wave),是一个与摩尔定律类似的电子行业发展规律,它认为集成电路有规律的在“通用”和“专用”之间变化,循环周期大约为10年。我们的观点则是:相比专用,通用是更高级的能力。集成电路等各种事物发展规律的常态是通用,“通用到专用”只是达到通用状态后的一些新的探索,是临时状态,最终还是要回归到通用。专用是事物表面的、临时的、局部的特征,而通用则是事物本质的、长期的、全面的特征。对大芯片来说,通用是成功的必由之路。CPU是通用芯片,成就了Intel的成功;GPU是通用芯片,成就了NVIDIA的成功。目前,还没有看到做专用芯片非常成功的案例。长期地看,专用是临时的,专用的芯片也是临时的,最终的结果只能是走向消亡。今天这篇文章,我们聊聊通用和通用计算的话题。
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