人工智能异型自动插件机芯片目前有两种发展路径:一种是延续传统计算架构,加速硬件计算能力,主要以3种类型的芯片为代表,即GPU、FPGA、ASIC,但CPU依旧发挥着不可替代的作用;另一种是颠覆经典的冯·诺依曼计算架构,采用类脑神经结构来提升计算能力,以IBMTrueNorth芯片为代表。
传统的CPU
计算机工业从1960年代早期开始使用CPU这个术语。异型自动插件机,迄今为止,CPU从形态、设计到实现都已发生了巨大的变化,异型自动插件机。但是其基本工作原理却一直没有大的改变。通常CPU由控制器和运算器这两个主要部件组成。
传统的CPU内部结构图,异型自动插件机,从图中我们可以看到:实质上仅单独的ALU模块(逻辑运算单元)是用来完成数据计算的,其他各个模块的存在都是为了保证指令能够一条接一条的有序执行。这种通用性结构对于传统的编程计算模式非常适合,异型自动插件机同时可以通过提升CPU主频(提升单位时间内执行指令的条数)来提升计算速度。
但对于深度学习中的并不需要太多的程序指令、却需要海量数据运算的计算需求,异型自动插件机这种结构就显得有些力不从心。尤其是在功耗限制下,无法通过无限制的提升CPU和内存的工作频率来加快指令执行速度,这种情况导致CPU系统的发展遇到不可逾越的瓶颈。
在国产插件机的研发过程中,佳永自动化开展了五个方面的工作:一是化繁为简,革新国外插件机繁冗复杂的组件设计。经过佳永自动化的观察发现,国外产品因具备制造业综合优势,技术含量高,但并非所有的组件都无法替代,整体研发设计中也有需要更新的环节,佳永的团队在研发中注意绕开国外插件机的设计不足之处,启用和整合最新技术。例如国外插件机原来的电脑、电气控制系统很复杂,综合利用现代计算机技术,佳永在电脑主板上添加运动控制卡,配置独立的伺服系统,代替国外插件机复杂的控制系统,最后的效果一样非常出色。
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