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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