本文摘要:》吴忌寒拒绝《彭博商业周刊》采访时表示,“比特大陆第一个AI芯片是ASIC芯片,是为了加速机器学习而设计的。汤晓伟表示,比特大陆的第二代AI芯片已于2018年3月量产,第三代算术丰于今年第四季度顺利量产,用于台湾积体电路制造的12nm工艺,其性能指标超过6T演算力、30W功耗,同时还包括FP16、INT8等相比之下,英伟达去年发表的TeslaV100基于英伟达专用设计的最近的12nmFFN高精度工艺技术,TeslaV100的峰值运算性能(基于GPUBoost时钟频率)是倍精度浮点(FP64)运算性能)单精度(FP32)运算性能:15TFLOP/s;

比特大陆

然后集中矿机可能会使比特大陆处于危险之中。比特大陆当然也注意到了这个问题,去年年末发布了第一个AI芯片Sophon (算术财富)。比特大陆产品战略总监汤旭伟拒绝采访时表示:“2015年,我们已经开始考虑未来市场的问题,最后在2016年确认了AI是下一个主要目标。之后,从2016年初开始了产品和技术的开发,2017年4月将芯片交给了代理工展开了流程图。

根据这个时间,我们只不过早有计划。》吴忌寒拒绝《彭博商业周刊》采访时表示,“比特大陆第一个AI芯片是ASIC芯片,是为了加速机器学习而设计的。虽然不如英伟达和AMD的高端显卡全面,但是这个芯片在一些深度自学任务中更强大,更便宜。现在这个业务的收益占有率依然很小,但预计今后5年比特大陆的40%的收益来自AI芯片。

”。因此,在很多不确定性中,确认了向比特大陆的AI芯片转移。但是,虽然ASIC矿机芯片和AI芯片的设计有联系,但AI芯片的可玩性更大的技术拒绝更高,想参加市场竞争,性能非常重要。

汤晓伟表示,比特大陆的第二代AI芯片已于2018年3月量产,第三代算术丰于今年第四季度顺利量产,用于台湾积体电路制造的12nm工艺,其性能指标超过6T演算力、30W功耗,同时还包括FP16、INT8等相比之下,英伟达去年发表的Tesla V100基于英伟达专用设计的最近的12nm FFN高精度工艺技术,Tesla V100的峰值运算性能(基于GPU Boost时钟频率)是倍精度浮点(FP64 )运算性能) 单精度(FP32 )运算性能: 15 TFLOP/s; 混合精度矩阵乘法和加法: 120 Tensor TFLOP/s。吴忌寒已经响应了比特大陆的AI芯片在某深度自学任务中不强,因此算术的丰富程度与英伟达的高性能GPU定位不是完全一样的产品,但提高芯片性能无疑是比特大陆应该做的。

除了芯片设计方面需要更大的投入外,使用更先进设备的7nm工艺提高芯片性能也需要大量的资金,因此比特大陆的上市融资也是有理由的。选择安全市场。下一个AI芯片是谁? 从位大陆已经上市的Sophon来看,它被用作CNN/RNN/DNN等神经网络模型的训练和预测的云AI芯片,基于Sophon处理器的服务器是通过专业的视频和图像智能分析构建的对视频监控和网络图像视频等许多应用场景很强这指出,位大陆的AI芯片首先确保应用领域与其他许多国内AI芯片制造商完全一样,是安全市场。

但是,安防市场不仅考验制造商的渠道,在云AI芯片市场上英伟达占有有意义的主流,除了其他竞争对手的重新加入,比特大陆的AI芯片会怎么样? 另外,预计比特大陆有40%的营业收入来自AI芯片,除了安全比特大陆不转移到什么领域? 答案也许可以从比特大陆的下一个芯片中找到答案。相关报道:比特大陆,AI专用芯片霸主候选人之一? 比特大陆詹克团: 2017年收益约27亿美元,国内将继海思传比特大陆之后展开10亿美元的融资,将于2018年底上市。官方恢复不评价原创文章,允许刊登禁令。以下,听取刊登的心得。

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