深度学习推理和计算-通用AI核心

2020-11-1 09:28:57 3097 FPGA AI芯片人工智能

0 摘要与深度学习算法的进步超越硬件的进步，你如何确保算法明天是一个很好的适合现有的人工智能芯片下发展？，这些人工智能芯片大多是为今天的人工智能算法算法进化，这些人工智能芯片的许多设计都可能成为甚至在商业发行之前就已经过时了。算法明天需要对架构、内存/数据进行彻底改革资源和能力。推理的梦幻建筑重新定义重写在计算和交付突破性的人工智能加速和灵活的计算能力超越了服务器级CPU和比GPU/ASIC通用，支持广泛的应用程序和动态工作负载。本文将讨论这些行业挑战可以在不同级别的硬件和软件设计采用Xilinx VERSAL AI核心，业界首创自适应计算加速平台超越了CPU/GPU和FPGA的性能。 EW2020-Deep-Learning-Inference-AICore.pdf (2.47 MB, 下载次数: 8 ) 5
举报淘帖0 只看该作者最近下载过的用户(7) 相关推荐 • 什么是深度学习？使用FPGA进行深度学习的好处？ 1656 • 嵌入式边缘AI应用开发指南 814 • TDA4对深度学习的重要性 998 • 深度剖析OpenHarmony AI调度管理与推理接口 2128 • 当AI遇上FPGA会产生怎样的反应 3467 • Dllite_micro （轻量级的 AI 推理框架） 1924 • 在一颗通用MCU上也能畅玩深度学习吗？ 1262 • 米尔FZ3深度学习计算卡免费试用 1065 • 【HarmonyOS HiSpark AI Camera】基于深度学习的目标检测系统设计 1009 • EdgeBoard FZ5 边缘AI计算盒及计算卡 2055 3条评论发表评论只看该作者