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人工智能 (AI) 主要的發(fā)展方式將逐漸轉(zhuǎn)向(返回)人工智能增強(qiáng)硬件—而不僅僅是處理器。這就像互聯(lián)網(wǎng)的誕生和以前的鐵路繁榮——一開(kāi)始，人們很高興，許多小公司都在尋求成功的解決方案；但市場(chǎng)最終會(huì)回歸價(jià)值，從而鎖定最好的解決方案。當(dāng)人工智能開(kāi)始進(jìn)入主流意識(shí)時(shí)，我們可以看到同樣的情況：每個(gè)人都從事新的AI神經(jīng)處理芯片業(yè)務(wù)的企業(yè)都聲稱(chēng)人工智能將成為所有業(yè)務(wù)的核心。這種激進(jìn)的做法大多沒(méi)有市場(chǎng)，企業(yè)只是將大量的常用任務(wù)或基于圖形處理的計(jì)算交給人工智能。這在一段時(shí)間內(nèi)是可行的，但很難擴(kuò)展，效益也不高。

芯片采購(gòu)網(wǎng)專(zhuān)注于整合國(guó)內(nèi)外授權(quán)IC代理商現(xiàn)貨資源，芯片庫(kù)存實(shí)時(shí)查詢(xún)，行業(yè)價(jià)格合理，采購(gòu)方便IC芯片，國(guó)內(nèi)專(zhuān)業(yè)芯片采購(gòu)平臺(tái)。

現(xiàn)在，隨著各行各業(yè)的對(duì)立AI隨著理解的進(jìn)一步加深，市場(chǎng)上出現(xiàn)了一種更加務(wù)實(shí)的認(rèn)識(shí)——羅馬不是一天建成的。為了進(jìn)一步普及人工智能，其任務(wù)處理能力必須更有效率，這意味著我們應(yīng)該注重開(kāi)發(fā)人工智能增強(qiáng)硬件——這并不意味著我們應(yīng)該回到使用分立式人工智能或神經(jīng)芯片的道路。相反，在2022年及以后，人工智能解決方案將更加平衡和集成——正如我們所看到的，幾乎所有類(lèi)型的應(yīng)用，如計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)和服務(wù)客戶(hù)，以及零售和通信。

對(duì)于5G網(wǎng)絡(luò)，大多數(shù)服務(wù)提供商希望使用數(shù)據(jù)流和人工智能算法來(lái)培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)，以便在多天線(xiàn)下更好地控制波束，以提高運(yùn)行效率�？紤]到5G提高基帶、天線(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施和頻譜成本5G實(shí)施效率很重要！這些5G大部分相關(guān)工作都是在開(kāi)放平臺(tái)上通過(guò)開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行的。這是一種改進(jìn)，但并不完美，因?yàn)檫@些新的開(kāi)放系統(tǒng)需要權(quán)衡人工智能和網(wǎng)絡(luò)處理，所以偶爾會(huì)遇到瓶頸和資源競(jìng)爭(zhēng)。目前，美光正在努力解決這一領(lǐng)域的困難，努力提高人工智能和數(shù)字基帶算法的效率，幫助行業(yè)加快開(kāi)放5G的過(guò)渡。

行業(yè)一直在考慮下一個(gè)G”了——6G。由Sanken代理在這方面，我們將發(fā)現(xiàn)人們將更加關(guān)注基于人工智能的以?xún)?nèi)存為中心的數(shù)字算法，這將促進(jìn)新無(wú)線(xiàn)技術(shù)中內(nèi)存和存儲(chǔ)的增長(zhǎng)。我們正在進(jìn)行行業(yè)合作，定義6G網(wǎng)絡(luò)的需求和功能，以確保內(nèi)存和存儲(chǔ)技術(shù)能夠滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備和用戶(hù)體驗(yàn)所需的吞吐量、容量和低延遲性能。但我們?nèi)匀粫和Ａ?G預(yù)測(cè)，重點(diǎn)5G！

隨著人工智能解決方案的發(fā)展，我們將受到神奇計(jì)算設(shè)備人腦的啟發(fā)。電路消耗的能量比生物系統(tǒng)多五到六個(gè)數(shù)量級(jí)。人腦可以在大約35瓦的功率下完成驚人的工作量！

目前的ADAS與大腦系統(tǒng)相比，大型復(fù)雜系統(tǒng)的能力根本不值一提。大腦是一種巨大的內(nèi)存設(shè)備，它能很好地完成計(jì)算，其中一個(gè)重要原因是大腦劃分了固定的功能區(qū)。處理大腦中的視覺(jué)區(qū)域與處理聽(tīng)覺(jué)或其他認(rèn)知任務(wù)的區(qū)域大不相同。大腦是一個(gè)具有不同固定功能應(yīng)用程序的大型異構(gòu)系統(tǒng)，通過(guò)高性能連接集中在一起。

人工智能還需要開(kāi)發(fā)針對(duì)特定任務(wù)的子系統(tǒng)來(lái)取代大規(guī)模的通用計(jì)算。這將改善至關(guān)重要的能耗問(wèn)題，因?yàn)槿斯ぶ悄芤恢闭紦?jù)著巨大的能耗。OpenAI發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練語(yǔ)言模型產(chǎn)生的能耗幾乎相當(dāng)于三個(gè)家庭每年使用的能耗！顯然，為了普及人工智能，我們必須大大提高能源效率。