視點 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
人工智慧的蓬勃發展帶來了算力需求的指數增長。
摩爾定律和Dennard Scaling效應在CPU的效能提升上失效,針對於圖形加速和高效能計算設計的GPU在
AI計算領域
略顯乏力。
百花齊放的ASIC AI晶片雖然在某些方面有所改進,但也存在著應用場景侷限、依賴自建生態、客戶遷移難度大、學習曲線較長等問題。
通用圖形處理器
GPGPU
在不斷迭代和發展成為了AI計算領域的最新發展發向。
技術發展,既要
相容
現有AI軟體生態,也要堅持
自主創新
。登臨科技的
“GPU+”創新架構
應運而生,基於“GPU+”的首款晶片產品Goldwasser已在多個行業商業化落地。
為什麼“GPU+”更適合解決高效能與通用性等AI計算難題?眾人矚目的“GPU+”架構的核心競爭力在哪裡?使用“GPU+”架構的晶片能力有多強大?
6月30日,量子位發起的
「量子位·視點」
CEO/CTO系列分享活動邀請了
登臨科技
聯合創始人王平,將為大家揭開“GPU+”軟體定義的片內異構架構體系的神秘面紗。
嘉賓介紹
王平
,
登臨科技聯合創始人
。本科畢業於清華電子工程系,碩士畢業於清華微電子研究所,曾任圖芯公司GPU首席架構師。
王平具有超15年晶片架構設計以及管理經驗,專注於圖形處理器與高效能計算架構與系統方案,集聚經驗與創新力,且擁有主導產品研發並獲得市場的成功經歷。
分享內容
分享主題:
創新+自研“雙核
”
驅動,GPU+賦能AI落地生根
分享大綱:
算力:數字經濟引擎,智慧社會基石
晶片:異構計算是趨勢,GPU+將成為主流AI晶片
自研IP:大晶片企業可持續發展的根本動力
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關於「量子位·視點」
量子位發起的CEO/CTO系列分享活動,不定期邀請前沿科技領域創業公司CEO/CTO,分享企業最新戰略、最新技術、最新產品,與廣大從業者、愛好者探討前沿技術理論與產業實踐。
— 完 —
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