门的加速硬件，如图像处理单元和专用集成电路等，进行高强度实时的人工智能MSz
发表于：2023-02-13 11:05:23
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1、根据斯坦福大学人工智能研究所发布的《2019人工智能指数报告》，深度人工神经网络的浮点计算量呈现惊人的增长，约每3.4个月就翻一倍，远超过摩尔定律的增长速率。数据量急速增长，对于硬件系统的信息处理销量、延迟和能耗提出了更高的要求。通过二进制拓展的微电子处理器存在计算效率的瓶颈。面对海量数据的人工智能应用，如自动驾驶、机器视觉、自然语言处理等，往往需要专门的加速硬件，如图像处理单元和专用集成
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