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    自创立以来汇聚了一大批富有活力和责任感的研发技术人才,在人工智能、 通讯基础及应用方面、企业互联网营销,均

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    为GPU和AI行业的领先者,Imagination到今年为止出货量已经达到110亿,在手机端的市场份额有38%,车载市场市场份额是43%。Imagination华东区销售总监杜昕表示:从AI方面的产品来看,Imagination的产品2NX在去年跑分第一。在传统的CPU上如果算力可以做到1倍,那我们的GPU现在是10-20倍,未来我们的3NX NNA现在已经到了100-200倍,其实在网络加速器上是对算力有更大的要求。Imagination会通过我们在产品目标、通过我们在本地化的支持,以及通过我们在APP的交付会去赋能像紫光展锐这样的生态合作伙伴,共同携手在5G+AI的路上越走越成功。

    紫光展锐张忠立

    紫光展锐张忠立介绍了AI异构计算平台及开发案例。他指出:IoT设备数量预计在2022年超过非IoT设备,IoT设备产生的数据在2025年预计达到近80ZB。AIoT设备传输到云端的数据以结构化数据为主,AI将在原始数据转换到结构数据过程中扮演越来越重要的角色。AI应用交付面临诸多困难:网络模型训练框架的多样性、网络算子在不断更新、不同应用场景有不同的量化方式、不同应用场景交付平台的多样性、算法运行硬件平台的多样性等。针对上述困难,紫光展锐推出软件AI部署的开发平台AIactiver。

    浙江大学教授马德

    浙江大学教授马德介绍了类脑计算理论与实践--人工智能近20年有了一个质的飞跃,而且人工智能深度学习在语音识别、人脸识别、图像分类等方面都取得了非常大的成就。但是,现在的AI技术要靠大量的数据去做训练才能解决问题,而且现在的AI只针对特定任务,缺乏开放和动态解决复杂情况的能力,因此我们提出是否可以从生物脑的角度模拟行为。AI跟生物脑有很大的差距,我们提出了一个概念--类脑计算,要向大脑去学习,是否可以用电路或芯片器件的方式去模拟出脑的结构以及模拟脑的工作机制。针对类脑计算将其范围缩小一点叫做神经拟态计算,用CMOS和新器件实现的神经拟态计算可模拟大脑的结构和工作机理,并实现几大特点:一是存算一体,数据的存储和数据的计算都在一个单位或在一个网络里完成;二是事件驱动,可以实现低功耗;三是生物关联

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