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麒麟990 5G芯片的NPU如何做到算力暴涨(三)

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huafans01327389996  已臻大成  发表于 2019-9-9 15:49:17 来自:荣耀Note10 更大更快更Cool

最新回复 2019-9-13 22:41:19

达芬奇架构详解,它这样造就麒麟990 5G的AI革新
文章开头我们提到,5G将驱动AI在未来获得广阔的发展趋势,除了智能手机,万物互联,万物智能,无疑是未来的一个重要趋势。华为去年也发布了《GIV2025打开智能世界产业版图》白皮书,其中指出到八年后的2025年,全球物联数量达1000亿,企业对AI的采用率将达86%,创造23万亿美金数字经济;同时个人智能终端数将达400亿,个人智能助理普及率达90%,智能服务机器人将步入12%家庭。也就是说,这会是一个AI智能终端数量极度膨胀,种类极度丰富的未来。正是基于对这种未来的预测,华为才会推出致力于多平台多场景协同的统一AI架构——达芬奇架构。

那么达芬奇架构具体是怎样的呢?
达芬奇架构是立足于AI运算芯片的,所以首先我们要从AI运算的性质说起。众所周知,AI的发展离不开三要素:算法、算力、大数据。海量的数据经过强大的算法才能形成巨大的算力。而AI运算,或者说深度学习运算和普通CPU、GPU的运算不同,它有大量的卷积、残差网络、全连接等特殊计算需要处理,例如图像处理时需要用到卷积神经网络运算,处理自然语言、语音时主要用到循环神经网络运算,这些运算,本质上都是向量和矩阵运算,主要是加法和乘法(MAC),有时候也会有一些除法和指数运算。
所以我们整理一下,AI运算的数据对象主要包括标量(独立自然数字)、向量(一组一维有序数)、矩阵(一组二维有序数)、张量(一组n维有序数),其实前三个都可以理解为张量,只是维数不同的区别。
学过高等数学的小伙伴相信都知道,当数据维度增加时,运算的复杂度是指数级增加的,所以AI运算都是超大计算量的运算类型,这对硬件的性能以及软件架构有着很高的要求,换句话说,也就是需要专门的硬件和专门的软件架构。
huafans01327389996  已臻大成  发表于 2019-9-13 22:41:19 来自:荣耀Note10 更大更快更Cool
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