实例介绍
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【核心代码】
目录
北京未来芯片技术高精尖创新中心
1 前言
1.1 背景与意义
1.2 内容与目的
2 AI 芯片的关键特征
2.1 技术总述
2.2 新型计算范式
2.3 训练和推断
2.4 大数据处理能力
2.5 数据精度
2.6 可重构能力
2.7 软件工具
3 AI 芯片发展现状
3.1 云端 AI 计算
3.2 边缘 AI 计算
3.3 云和端的配合
4 AI 芯片的技术挑战
4.1 冯·诺伊曼瓶颈
4.2 CMOS 工艺和器件瓶颈
5 AI 芯片架构设计趋势
5.1 云端训练和推断：大存储、高性能、可伸缩
5.2 边缘设备：把效率推向极致
5.3 软件定义芯片
6 AI 芯片中的存储技术
6.1 AI 友好型存储器
6.2 片外存储器
6.3 片上（嵌入型）存储器
6.4 新兴的存储器
7 新兴计算技术
7.1 近内存计算
7.2 存内计算（In-memory Computing）
7.3 基于新型存储器的人工神经网络
7.4 生物神经网络
7.5 对电路设计的影响
8 神经形态芯片
8.1 神经形态芯片的算法模型
8.2 神经形态芯片的特性
8.2.1 可缩放、高并行的神经网络互联
8.2.2 众核结构
8.2.3 事件驱动
8.2.4 数据流计算
8.3 机遇与挑战
9 AI 芯片基准测试和发展路线图
10 展望未来
参考文献
索引
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