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物理:在相同時間內單擺甲做了10次全振動

發布時間:2020-02-21 10:44:10

  物理:在相同時間內單擺甲做了10次全振動


【時事資料】
比如,在傳統紡織行業,人工智能就起到了很好的推動作用。該行業原來的生產力低下,主要原因在于原來的紡織技術多半仍舊依賴于傳統手工生產、制作及檢驗。人工驗布的缺點是精度低、速度慢和招工難,所以數字化、智能化的改造勢在必行。計算存儲一體化突破人工智能算力瓶頸。◎清華大學長聘教授尹首一:回顧集成電路發展歷程,存儲器芯片的發展速度遠低于處理器芯片的發展速度,兩者之間的缺口仍在不斷拉大,存儲墻成為制約處理器性能進一步提升的主要瓶頸之一。這一問題尤其對訪存密集型任務影響最為明顯,以深度神經網絡為代表的AI算法恰好具有訪存密集的特點。從物理本質角度來講,拉近計算部件與存儲部件的距離,減少單位數據搬運的成本,是解決存儲墻問題的根本手段。近存計算、存內計算和存算融合都是解決存儲墻問題的有益嘗試。近年來,相關技術百花齊放、百家爭鳴,尚屬于競爭前技術。在新器件、新機理、新電路、新架構方面的突破,將有望帶來顛覆性變革。◎復旦大學微電子學院教授韓軍:在馮諾依曼架構下,“存儲墻”即中央處理器和存儲器之間的性能鴻溝一直是困擾計算系統的瓶頸問題。對于人工智能這類海量數據所驅動的應用,傳統架構的缺陷更加暴露無遺,其算力完全受制于訪存帶寬,同時總體功耗因計算與存儲之間的高帶寬數據流動而急劇飆升。




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