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邊緣計算實現智能計算的邊緣化，比較依賴於集成在邊緣設備上的AI晶片。 邊緣計算並不是一個新的概念，早在2003年IBM的內部專案中就已出現，本質是一種去中心化的分佈式計算模型。邊緣計算在本地網路中進行計算，採集到的數據不用上傳到雲端，或者在本地處理加工過濾後只將少量數據傳至雲端，大大減少了網路傳輸佔用的處理時間，也降低了帶寬成本，對於電能有...
AI技術使機器能夠執行曾經僅屬於人類領域的各種任務。比如對生產線上的產品品質進行監控，通過AI驅動的攝像頭髮現產品品質缺陷。又或者對醫療數據進行分析，機器學習可以從掃描的圖像中識別出潛在的腫瘤並將其標記給醫生。 當前市場上，能幫助企業使用AI攝像頭來處理圖像的設備非常少。此外，如果將數據發送到雲端進行分析，將會導致用戶數據有被暴露的風...
2020年2月18日 /美通社/ -- 越來越多的企業開始認識到本地 AI 的價值：運行 AI 本地推理可以顯著節約帶寬和雲計算成本，並能將數據保存在本地，從而保護用戶隱私。 2019年，Google Coral項目正式推出。通過 Gravitylink線上商城，現已在近40個國家/地區發售。2020年，Coral平台將添加更多新硬...
在波士頓海港區的一個小型實驗室內，埋藏在一堆亂七八糟的激光，鏡頭，鏡子和一堆布線中，是一塊微小的芯片，可能會對人工智慧世界產生重大影響。 該實驗室屬于Lightelligence，該公司正在開發一種全新的AI加速器芯片。該公司的原型設備使用光源，而不是使用電子來執行機器學習所需的核心數學計算。 理論上，以光速傳輸信息意味著這樣的設備...
NVIDIA的數據中心業務最近一直處于虧損狀態，過去幾年每年大約翻一番。 它在2018財年達到了19.3億美元，比上一年增長了近130％。 這種增長主要是由于HPC中普遍使用NVIDIA GPU以及人工智能研究和開發的神經網絡培訓。 然而，常識說，在某些時候，運行AI應用程序的需求將變得比構建它們的需求更大（假設這些AI工具確實有用）...
中興事件告一段落，而且中興的業務受到巨大打擊，股價下跌至慘。不少人在質疑，中興為什么不能自己研發晶片，而一定要依賴進口呢？根本原因，是國內晶片產業起步太晚，因而落后。 除了恩智浦、英飛凌、意法半導體、瑞薩、博世這樣傳統的汽車晶片供應商，近兩年包括高通、英特爾、英偉達、賽靈思等在內的老牌晶片企業，零跑汽車、特斯拉、現代汽車這樣的整車廠...
作為AI和芯片兩大領域的交差點，AI芯片已經成了最熱門的投資領域，各種AI芯片如雨后春筍冒出來，但是AI芯片領域生存環境惡劣，能活下來的企業將是鳳毛麟角。 在全球前15大人工智能芯片企業排名表“A-List”中，前三名依序為英偉達、英特爾以及恩智浦（NXP），蘋果排名第8名、三星第09名；華為第12名，成中國大陸地區最強芯片廠商。 如果高...
人工智慧是大家普遍討論度極高的話題。僅僅一兩年間，國內AI芯片頭部創業公司的融資額度就超過了20億人民幣。全球至少有45家初創公司研制AI芯片（語音交互和自動駕駛），5家企業融資超過了1億美元。據中信證券測算，2020年AI芯片市場規模將達146.16億美元。人工智能技術以AI芯片為載體正在迅速崛起。 這也使得人工智慧芯片市場預測，快...
過去一年，隨著AI在各個行業的不斷落地，行業痛點逐漸被發現，AI芯片的發展路徑漸趨明朗。各業界精英在GPU上持續發力，不斷推出全新的產品。新產品在計算能力提升的同時，其芯片面積也已經屢創新高，甚至逼近了制程和成本的平衡極限。 英偉達：占全球AI芯片50%以上市場份額 英偉達一直致力于設計各種GPU：針對個人和游戲玩家的GeForce...
今年5月份，Google CEO Sundar Pichai（劈柴哥）在穀歌IO大會上發佈了TPU3.0晶片，聲稱其性能是上一代產品TPU2.0的8倍，達到了100Petaflops（Petaflops，每秒千萬億次浮點運算）。 在2016年的時候穀歌就發佈了第一代TPU（Tensor Processing Unit），它是專門為機器學習定...
穀歌發文，推出物聯網應用的AI晶片——Edge TPU。 物聯網（IoT）為我們提供了巨大的機會，可以積極地影響我們周圍的世界 - 從提高空氣品質到緩解交通，節約用水和電力。我們可以用新的方式衡量世界，從而改善生活。但正如物聯網帶來的機會增加一樣，數據也是如此。 據IDC估計，到2025年，連接設備產生的數據總量將超過40萬億千兆...