中文亚洲精品无码_熟女乱子伦免费_人人超碰人人爱国产_亚洲熟妇女综合网

當(dāng)前位置: 首頁 > news >正文

網(wǎng)站開發(fā)算前端嗎合肥網(wǎng)站建設(shè)

網(wǎng)站開發(fā)算前端嗎,合肥網(wǎng)站建設(shè),wordpress文件換位置,網(wǎng)站購買域名嗎目錄 前言 關(guān)于存內(nèi)計算 1、常規(guī)算力局限性 2、存內(nèi)計算誕生記 3、存內(nèi)計算核心 存內(nèi)計算芯片研發(fā)歷程及商業(yè)化 1、存內(nèi)計算芯片研發(fā)歷程 2、存內(nèi)計算先驅(qū)出道 3、存內(nèi)計算商業(yè)化落地 基于知存科技存內(nèi)計算開發(fā)板ZT1的降噪驗證 (一)任務(wù)目標(biāo)以…

目錄

前言

關(guān)于存內(nèi)計算

1、常規(guī)算力局限性

2、存內(nèi)計算誕生記

3、存內(nèi)計算核心

存內(nèi)計算芯片研發(fā)歷程及商業(yè)化

1、存內(nèi)計算芯片研發(fā)歷程

2、存內(nèi)計算先驅(qū)出道

3、存內(nèi)計算商業(yè)化落地

基于知存科技存內(nèi)計算開發(fā)板ZT1的降噪驗證

(一)任務(wù)目標(biāo)以及具體步驟

1、主模塊

2、子模塊(燒錄時候需要用到)

3、主模塊設(shè)置

4、連接效果

(二)模擬及驗證結(jié)果

1、嘯叫環(huán)境模擬

2、嘯叫抑制效果

體驗與收獲

結(jié)束語

參考文獻


前言

眾所周知,人工智能的高速發(fā)展顛覆了人們傳統(tǒng)的生活和工作方式,AI已經(jīng)逐漸“滲透”到各個領(lǐng)域,與AI相關(guān)的一切也都在發(fā)生重大改變。就拿人工智能比較核心的深度學(xué)習(xí)算法來講,它讓芯片領(lǐng)域也發(fā)生了巨大的技術(shù)變革,比如在人工智能發(fā)展的早期,基于AI的芯片是使用傳統(tǒng)的馮·諾依曼計算架構(gòu)的,但是隨著芯片存儲性能的劣勢逐漸凸顯,使得AI芯片研發(fā)工程師們不得不采取其他新技術(shù)來規(guī)避這種缺點,這就使得存內(nèi)計算應(yīng)運而生。那么本文就來簡單分享一下關(guān)于存內(nèi)計算技術(shù)是如何打破常規(guī)算力局限性的,以及對應(yīng)的存內(nèi)計算芯片產(chǎn)品的體驗分享。

關(guān)于存內(nèi)計算

1、常規(guī)算力局限性

首先來了解一下馮·諾依曼計算架構(gòu),馮·諾依曼結(jié)構(gòu)也稱普林斯頓結(jié)構(gòu),它是一種將程序指令存儲器和數(shù)據(jù)存儲器合并在一起的存儲器結(jié)構(gòu),是由數(shù)學(xué)家馮·諾依曼提出的計算機制造的三個基本原則:采用二進制邏輯、程序存儲執(zhí)行以及計算機由五個部分組成(運算器、控制器、存儲器、輸入設(shè)備、輸出設(shè)備),這個理論體系被稱為馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)。

如果內(nèi)存的傳輸速度跟不上CPU的性能,就會導(dǎo)致計算能力受到限制,也就是出現(xiàn)“內(nèi)存墻”,比如CPU處理運算一道指令的耗時假若為1ns,但內(nèi)存讀取傳輸該指令的耗時可能就已達到10ns,這就嚴(yán)重影響了CPU的運行處理速度。另外,如果讀寫一次內(nèi)存的數(shù)據(jù)能量比計算一次數(shù)據(jù)的能量多消耗幾百倍,也就是說的存在的“功耗墻”。

隨著近幾年云計算和人工智能(AI)應(yīng)用的發(fā)展,面對計算中心的數(shù)據(jù)洪流,數(shù)據(jù)搬運慢、搬運能耗大等問題成為了計算的關(guān)鍵瓶頸。馮·諾依曼架構(gòu)由于指令和數(shù)據(jù)共享同一內(nèi)存,使得處理器不能同時取指令和數(shù)據(jù),會導(dǎo)致在程序執(zhí)行過程中可能發(fā)生數(shù)據(jù)和指令沖突,造成處理器的等待周期,這會降低系統(tǒng)的執(zhí)行效率和速度。這里不得不提一下存算一體,存算一體(Computing in Memory)其實就是在存儲器中嵌入計算能力,以新的運算架構(gòu)進行二維和三維矩陣乘法/加法運算,也為后面的新的存內(nèi)計算誕生埋下了伏筆。

2、存內(nèi)計算誕生記

在2018年的時候,Google針對自己產(chǎn)品的耗能情況做了一項研究調(diào)查,發(fā)現(xiàn)整個系統(tǒng)耗能的62.7%浪費在CPU和內(nèi)存的讀寫傳輸上,也就是傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)導(dǎo)致的高延遲和高耗能的問題成為急需解決的問題,而其中的短板存儲器成為了制約數(shù)據(jù)處理速度提高的主要瓶頸。

但是經(jīng)過一系列的技術(shù)攻關(guān),誕生的存內(nèi)計算可以有效消除存儲單元與計算單元之間的數(shù)據(jù)傳輸耗能過高、速度有限的情況,從而有效解決馮·諾依曼架構(gòu)的瓶頸。而且存內(nèi)計算存在多種基于不同存儲介質(zhì)的技術(shù)路徑,比如SRAM、Flash及其它新型存儲器。

3、存內(nèi)計算核心

存內(nèi)計算(Computing in Memory)是指將計算單元直接嵌入到存儲器中,顧名思義就是把計算單元嵌入到內(nèi)存當(dāng)中,通常計算機運行的馮·諾依曼體系包括存儲單元和計算單元兩部分。在本質(zhì)上消除不必要的數(shù)據(jù)搬移的延遲和功耗,從而消除了傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)的瓶頸,打破存儲墻。據(jù)悉,存內(nèi)計算特別適用于需要大數(shù)據(jù)處理的領(lǐng)域,比如云計算、人工智能等領(lǐng)域,最重要的一點是存內(nèi)計算是基于存儲介質(zhì)的計算架構(gòu),而且存內(nèi)計算是一種新型存儲架構(gòu)且輕松打破傳統(tǒng)存儲架構(gòu)的瓶頸。

根據(jù)存儲介質(zhì)的不同,存內(nèi)計算芯片可分為基于傳統(tǒng)存儲器和基于新型非易失性存儲器兩種。傳統(tǒng)存儲器包括SRAM, DRAM和Flash等;新型非易失性存儲器包括ReRAM、PCM、FeFET、MRAM等。其中,距離產(chǎn)業(yè)化較近的是基于NOR?Flash和基于SRAM的存內(nèi)計算芯片。雖然基于各類存儲介質(zhì)的存算一體芯片研究百花齊放,但是各自在大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化之前都仍然面臨一些問題和挑戰(zhàn)。存算一體技術(shù)在產(chǎn)業(yè)界的進展同樣十分迅速,國內(nèi)外多家企業(yè)在積極研發(fā),例如我國臺灣的臺積電,韓國三星、日本東芝、美國Mythic,國內(nèi)的知存科技等。

但是當(dāng)前最接近產(chǎn)業(yè)化的主要是臺積電、Mythic和知存科技。從2019年至今,臺積電得益于其強大的工藝能力,已基于SRAM與ReRAM發(fā)表了一系列存算一體芯片研究成果,具備量產(chǎn)代工能力。Mythic已于2021年推出基于NOR?Flash的存內(nèi)計算量產(chǎn)芯片M1076,可支持80?MB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,單個芯片算力達到25?TOPS,主要面向邊緣側(cè)智能場景。國內(nèi)的知存科技于2021年發(fā)布基于NOR Flash的存內(nèi)計算芯片WTM2101,是率先量產(chǎn)商用的全球首顆存內(nèi)計算SoC芯片,已經(jīng)應(yīng)用于百萬級智能終端設(shè)備。

存內(nèi)計算芯片研發(fā)歷程及商業(yè)化

1、存內(nèi)計算芯片研發(fā)歷程

其實早在2012年,深度學(xué)習(xí)算法在圖像分類競賽中展現(xiàn)出的顯著性能提升,就引發(fā)了新一輪的AI熱潮。而在2015年,深度學(xué)習(xí)算法對芯片的快速增長需求引發(fā)了AI芯片的創(chuàng)業(yè)熱潮。但是擁抱AI芯片的設(shè)計者們很快就發(fā)現(xiàn),使用經(jīng)典的馮·諾依曼計算架構(gòu)AI芯片即使在運算單元算力大幅提升,但是在存儲器性能提升速度較慢的情況下,兩者的性能差距越來越明顯,這使得“內(nèi)存墻”的問題越來越顯著。

在傳統(tǒng)計算機的設(shè)定里,存儲模塊是為計算服務(wù)的,因此設(shè)計上會考慮存儲與計算的分離與優(yōu)先級。但如今存儲和計算不得不整體考慮,以最佳的配合方式為數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理服務(wù)。存儲與計算的再分配過程就會面臨各種問題,主要體現(xiàn)為存儲墻、帶寬墻和功耗墻問題。存算一體的優(yōu)勢是打破存儲墻,消除不必要的數(shù)據(jù)搬移延遲和功耗,并使用存儲單元提升算力,成百上千倍的提高計算效率,降低成本。

其實,利用存儲器做計算在很早以前就有人研究,上世紀(jì)90年代就有學(xué)者發(fā)表過相關(guān)論文,但沒有人真正實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)落地,究其原因,一方面是設(shè)計挑戰(zhàn)比較大,更為關(guān)鍵的是沒有殺手級應(yīng)用。但是隨著深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模爆發(fā),存內(nèi)計算技術(shù)才開始產(chǎn)業(yè)化落地,存內(nèi)計算的產(chǎn)業(yè)化落地歷程,與知存科技創(chuàng)始人的求學(xué)創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷關(guān)系密切。

2、存內(nèi)計算先驅(qū)出道

2011年,郭昕婕本科畢業(yè)于北大信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院微電子專業(yè),本科畢業(yè)之后郭昕婕開始了美國加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校(UCSB)的博士學(xué)業(yè),她的導(dǎo)師Dmitri B.Strukov教授是存內(nèi)計算領(lǐng)域的學(xué)術(shù)大牛,2008年在惠普完成了憶阻器的首次制備,2010年加入了美國加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校。郭昕婕也成為了Dmitri B.Strukov教授的第一批博士生,開始了基于NOR FLASH存內(nèi)計算芯片的研究。

2013年,隨著深度學(xué)習(xí)的研究熱潮席卷學(xué)術(shù)界,在導(dǎo)師的支持下,郭昕婕開始嘗試基于NOR FLASH存內(nèi)計算的芯片研發(fā)。耗時4年,歷經(jīng)6次流片,郭昕婕終于在2016年研發(fā)出全球第一個3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浮柵存內(nèi)計算深度學(xué)習(xí)芯片(PRIME架構(gòu)),首次驗證了基于浮柵晶體管的存內(nèi)計算在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中的效用。相較于傳統(tǒng)馮諾伊曼架構(gòu)的傳統(tǒng)方案,PRIME可以實現(xiàn)功耗降低約20倍、速度提升約50倍,引起產(chǎn)業(yè)界廣泛關(guān)注。隨著人工智能等大數(shù)據(jù)應(yīng)用的興起,存算一體技術(shù)得到國內(nèi)外學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的廣泛研究與應(yīng)用。

在2017年微處理器頂級年會(Micro 2017)上,包括英偉達、英特爾、微軟、三星、加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校等都推出了他們的存算一體系統(tǒng)原型。也就是在2017年,郭昕婕就進一步攻下7層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的浮柵存內(nèi)計算深度學(xué)習(xí)芯片。

3、存內(nèi)計算商業(yè)化落地

AIoT是存內(nèi)計算技術(shù)率先落地的重點領(lǐng)域,因其強調(diào)人機交互,同時先進的存算存儲技術(shù)以及制造業(yè)能夠為其提供最短路徑支持。知存科技是目前唯一實現(xiàn)市場規(guī)?;瘧?yīng)用的存內(nèi)計算企業(yè),2021年發(fā)布的WTM2101芯片主要布局在語言喚醒語音活動檢測(Voice Activity Detection,VAD)、語音識別、通話降噪、聲紋識別等,已落地應(yīng)用在嵌入式領(lǐng)域中,包括智能手表健康監(jiān)測以及較低功耗(毫安級)的智能眼鏡語音識別。

據(jù)悉,WTM2101成功開拓市場以后,知存科技重點布局的將是AI視覺領(lǐng)域。據(jù)官方資料,知存科技將發(fā)布首個存內(nèi)計算AI視覺芯片,支持至少24Tops AI算力,支持極低功耗的圖像處理和空間計算。此外,九天睿芯產(chǎn)品主要用于語音喚醒,或者時間序列傳感器信號計算處理;定位推廣可穿戴及超低功耗IOT設(shè)備;后摩智能相關(guān)芯片應(yīng)用于無人車邊緣端以及云端推理和培訓(xùn)等場景,2022年5月,后摩智能自主研發(fā)的存算一體技術(shù)大算力AI芯片跑通智能駕駛算法模型。可以預(yù)見,存內(nèi)計算技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用正在呈現(xiàn)百花齊放的局面,也期待這些企業(yè)能夠推動我國AI算力的突破性發(fā)展,實現(xiàn)更多AI應(yīng)用落地。

全球首個存內(nèi)計算社區(qū)創(chuàng)立,涵蓋最豐富的存內(nèi)計算內(nèi)容,以存內(nèi)計算技術(shù)為核心,絕無僅有存內(nèi)技術(shù)開源內(nèi)容,囊括云/邊/端側(cè)商業(yè)化應(yīng)用解析以及新技術(shù)趨勢洞察等, 邀請業(yè)內(nèi)大咖定期舉辦線下存內(nèi)workshop,實戰(zhàn)演練體驗前沿架構(gòu);從理論到實踐,做為佳窗口存內(nèi)計算讓你觸手可及。

傳送門:https://bbs.csdn.net/forums/computinginmemory?category=10003;

社區(qū)最新活動存內(nèi)計算大使招募中,享受社區(qū)資源傾斜,打造屬于你的個人品牌,點擊下方一鍵加入。

https://bbs.csdn.net/topics/617915760

基于知存科技存內(nèi)計算開發(fā)板ZT1的降噪驗證

接下來是本文的重頭戲,也就是直接對基于存內(nèi)計算ZT1開發(fā)板的降噪驗證。在開始實際操作之前,需要進行一些準(zhǔn)備工作,本文是基于已經(jīng)有ZT1開發(fā)板來講的,主要是對開發(fā)板進行連線和配置操作。首先來看一下開發(fā)板全貌,主要分為:主模塊、子模塊、耳機三部分組成,具體如下所示。先來看一下知存ZT1開發(fā)板,另外需要注意,ZT1開發(fā)板目前只支持Windows系統(tǒng)的電腦連接關(guān)聯(lián)。

(一)任務(wù)目標(biāo)以及具體步驟

1、主模塊

主模塊的概覽,如下所示。

2、子模塊(燒錄時候需要用到)

這里的子模塊,分為正反兩面,根據(jù)模塊的提示字符,與主模塊進行關(guān)聯(lián)即可。

3、主模塊設(shè)置

這里的設(shè)置主要是把開關(guān)放在對應(yīng)的USB這個位置,具體如下圖所示:

4、連接效果

根據(jù)上面的逐一介紹,再加上官方的指導(dǎo)視頻,具體的板子關(guān)聯(lián)效果如下所示。

(二)模擬及驗證結(jié)果

在執(zhí)行完上面的板子、耳機連接,以及通過數(shù)據(jù)線連接板子和電腦的之后,就是插電驗證嘯叫抑制的效果,在耳機連接之后,會出現(xiàn)高分貝雜音嘯叫,接著再打開板子,雜音馬上消失,這就是ZT1開發(fā)板成功嘯叫抑制的結(jié)果。由于不能上傳演示視頻,這里只做圖片說明的結(jié)果展示。

1、嘯叫環(huán)境模擬

未使用ZT1開發(fā)板的,嘯叫環(huán)境下,噪音環(huán)境聲音:75db,嘯叫:85db,具體演示局部如下所示。

打開使用ZT1開發(fā)板,直接精準(zhǔn)嘯叫抑制,時間延遲<1ms,噪音環(huán)境聲音:75db,嘯叫:0db,非常快,非常專業(yè),具體演示掠影如下所示。

2、嘯叫抑制效果

最后引用一下知存科技的最后嘯叫抑制的對比效果,具體如下所示。

嘯叫抑制前:

嘯叫抑制后:

功耗驗證:

功耗筆測試的數(shù)據(jù)圖
功耗筆測試的數(shù)據(jù)圖

體驗與收獲

通過上面關(guān)于基于存內(nèi)計算ZT1開發(fā)版的降噪驗證體驗,顛覆了自己對AI領(lǐng)域的常規(guī)認知,也是自己距離AI最近的一次,尤其通過使用知存的ZT1開發(fā)板進行嘯叫抑制的測試體驗,徹底讓我知道存內(nèi)計算的先進性和魅力,然后通過這次近距離的操作體驗,讓自己真真切切體驗了一把AI就在我“旁邊”的無距離接觸。

對我自己來說,雖然AI已經(jīng)火了一年多了,但是我實際接觸AI的情景卻不多,除了之前對一些國內(nèi)外AI大模型的使用體驗,還有對國內(nèi)的某一個大模型進行開發(fā)使用之外,就很少接觸真正的AI相關(guān)的核心內(nèi)容。通過這次對知存的ZT1開發(fā)板使用體驗,讓我一下子就步入了AI入門水平,而且還是直接接觸了AI的核心中的核心內(nèi)容:存內(nèi)計算,以及AI芯片,個人覺得于我來說是個非常有價值的事情,也讓自己涉獵了新的核心內(nèi)容,受益匪淺。

雖然這次只做了簡單的使用體驗,沒有深度的參與開發(fā)板的燒錄等實踐,但是這已經(jīng)非常不錯了,成功的操作體驗也讓我對AI領(lǐng)域有了更濃厚的興趣,也讓我很有成就感,更重要的是這次使用體驗讓我感受到了AI對硬件領(lǐng)域的技術(shù)影響巨大,倒逼傳統(tǒng)技術(shù)模式的變革,尤其是AI芯片等領(lǐng)域的快速發(fā)展。

經(jīng)過本次的使用體驗,也讓我加深了一些人工智能知識的掌握,以及對知存的ZT1開發(fā)板的深度了解,為我后面使用知存的ZT1開發(fā)板燒錄體驗以及更多存內(nèi)計算開發(fā)奠定基礎(chǔ)。雖然我自己現(xiàn)階段關(guān)于AI的學(xué)習(xí)和掌握還停留在入門水平,但是在這次體驗實踐之后,未來可能在AI硬件和軟件領(lǐng)域都會有更深入的使用和學(xué)習(xí)。

結(jié)束語

通過上文的詳細介紹和體驗分享,想必讀者對傳統(tǒng)的馮·諾依曼計算架構(gòu)的局限性以及存內(nèi)計算技術(shù)的明顯優(yōu)勢都有了深入的體會吧。存內(nèi)計算的獨有優(yōu)勢也是給AI芯片計算帶來了不可估量的優(yōu)勢,解決了影響算力的大問題,非常值得表揚。隨著AI的快速發(fā)展,誕生的存內(nèi)計算可以有效消除存儲單元與計算單元之間的數(shù)據(jù)傳輸耗能過高、速度有限的情況,從而有效解決馮·諾依曼架構(gòu)的瓶頸。知存科技的基于存內(nèi)計算ZT1開發(fā)版的降噪驗證,也是給人工智能領(lǐng)域帶來了強心劑,從個人使用體驗來講,這是一個非常棒的經(jīng)歷,切實感受到了它的強大功能及特點。我相信,在不久的以后關(guān)于人工智能的新技術(shù)還會相繼而出,也希望人工智能領(lǐng)域繼續(xù)完善和發(fā)展,也期待存內(nèi)計算再創(chuàng)新的輝煌,也預(yù)祝知存科技的相關(guān)技術(shù)更上一層樓!

參考文獻

1、存內(nèi)計算的使用手冊:WTM2101 EVB(ZT1)用戶使用手冊V1.1

2、存內(nèi)計算芯片研究進展及應(yīng)用_郭昕婕

3、中國移動研究院完成業(yè)界首次憶阻 器存算一體芯片的端到端技術(shù)驗證 - 移動通信網(wǎng)

http://www.risenshineclean.com/news/53866.html

相關(guān)文章:

  • 網(wǎng)站建設(shè)項目經(jīng)理考題怎么seo網(wǎng)站關(guān)鍵詞優(yōu)化
  • 網(wǎng)站排名易下拉教程app推廣在哪里可以接單
  • 東莞美食網(wǎng)站建設(shè)報價承德網(wǎng)絡(luò)推廣
  • 網(wǎng)站建設(shè)截圖中國女排聯(lián)賽排名
  • 商贏網(wǎng)站建設(shè)百度注冊
  • 免費自制主題app滕州seo
  • 用護衛(wèi)神做共享網(wǎng)站優(yōu)化課程設(shè)置
  • 建設(shè)網(wǎng)站個人簡介范文短視頻入口seo
  • 網(wǎng)站目錄管理系統(tǒng)模板aso搜索排名優(yōu)化
  • 電子商務(wù)網(wǎng)站的建設(shè)收益seo做的比較牛的公司
  • 網(wǎng)站建設(shè)尺寸金華網(wǎng)站推廣
  • 如何讓網(wǎng)站被百度收入如何優(yōu)化網(wǎng)站快速排名
  • 學(xué)院網(wǎng)站建設(shè) 需求分析百度自己的宣傳廣告
  • 高端網(wǎng)站優(yōu)化公司專業(yè)制作網(wǎng)站的公司哪家好
  • 金寨縣建設(shè)規(guī)劃局網(wǎng)站企業(yè)管理軟件排名
  • 云建設(shè)平臺seo快速排名外包
  • 純div css做網(wǎng)站簡潔版商丘seo排名
  • 網(wǎng)站建設(shè)nuoweb什么是搜索引擎推廣
  • wordpress獲取文章id方法手機網(wǎng)站怎么優(yōu)化關(guān)鍵詞
  • 訪問網(wǎng)站人多的時候很慢是服務(wù)器問題還是帶寬pageadmin建站系統(tǒng)
  • 襄陽做網(wǎng)站公司電話簡單的html網(wǎng)頁制作
  • 新鄉(xiāng)谷雨網(wǎng)絡(luò)公司做的網(wǎng)站怎么樣seo外鏈要做些什么
  • Wordpress做APP后端徐州關(guān)鍵詞優(yōu)化排名
  • 武漢通官網(wǎng)網(wǎng)站建設(shè)如何用手機免費創(chuàng)建網(wǎng)站
  • oa系統(tǒng)品牌seo效果檢測步驟
  • 紅色企業(yè)網(wǎng)站源碼整站優(yōu)化系統(tǒng)
  • 許昌建設(shè)網(wǎng)站哪家好關(guān)鍵詞提取工具app
  • 什么做網(wǎng)站開發(fā)漣源網(wǎng)站seo
  • 越秀移動網(wǎng)站建設(shè)怎么在百度上發(fā)布廣告
  • 做免費推廣的網(wǎng)站有哪些如何出售自己的域名