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国家超级计算深圳中心2016年博士后 招聘简章

作者:时间:2018-10-23来源:网络收藏
  调研务求“深、实、细、准、效”,这既是确保调研不流于形式、不浮于表面的客观要求,同时也是我们立足新时代、开拓新局面、开辟新境界的前提条件。

  人工智能(AI)的说法由来已久,但是最近几年才突然爆发,变得炙手可热。最为常见的就是人脸识别、机器人、自动驾驶等应用。而要实现诸多应用,最重要的硬件就是AI芯片。而(NVIDA),正是AI芯片行业的第一大供应商。

本文引用地址:http://www-eepw-com-cn.mobilaurus.com/article/201809/391663.htm

  据外媒the information报道,目前正在开展一个代号为计划“Project Da Vinci”的新项目,将自主研发AI芯片,挑战的领先地位。

  “计划”做了什么?将AI添加到一切产品和服务中

  目前致力于将AI引入公司一切产品和服务中,包括电信基站和云数据中心、智能手机和监控摄像头等设备。而“计划”就是这一系列想法的尝试。

  通过“达芬奇计划”得到改造的业务之一是的“安全城市”业务。华为目前可通过AI驱动的监控摄像机,捕获图像并发送到远程数据中心,实现地方政府监控数据的收集和分析,并向警方发出警报,如自动识别交通事故、盗窃事件和街头斗殴等。

  另一方面,华为正计划将更多的AI能力引入全球电信网络。为保证其运营商客户的基础设施升级、迎接5G网络,华为正开发新的设备和软件,利用电信基站创建更智能、支持AI的网络。据了解,这些基站可以自行检测和修复问题,同时通过预测无线数据流量波动,自动调整其运营。

  此外,华为的云计算业务也在迅速发展,华为云业务正为企业客户提供服务器和其他数据中心设备(包括芯片)。而芯片方面的研发,则意味着将给带来挑战。

  在目前的GPU芯片市场上,英伟达市场占有率高达70%,是当之无愧的芯片领域霸主。

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  我们可以看到,芯片巨头Nvidia(英伟达)已经牢牢占据AI芯片榜首,由于CUDA开发平台的普及,英伟达的GPU是目前应用最广的通用AI硬件计算平台。除了有实力自研芯片的企业(全世界也没几家),如果需要做AI相关的工作,必定需要用到Nvidia的芯片。Nvidia的芯片应用普遍,现在所有的AI软件库都支持使用CUDA加速,包括谷歌的Tensorflow,Facebook的Caffe,亚马逊的MXNet等。

  在今年的电脑展上,英伟达主要发布了两款新品:HGX-2、Jetson Xavier。前者其实比较简单,就是今年CES上NVIDIA发布的那款DGX-2超级计算机的“拆解版”,目标就是让用户能够更加灵活地组装GPU加速节点。所以,其实也只能算半个“新品”。这也让另外一个新品——Jetson Xavier,显得更加重要。

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  我们来简单看看参数就知道了:

  SoC整体大小为350 平方毫米,采用12nm FFN制程,整体功耗仅为30W;

  CPU部分采用定制架构8核规格,10路超标量,支持双执行模式;

  GPU采用最新Volta架构,含有512个CUDA核心,浮点运算能力高达1.3TFlops,人 工智能需求处理能力高达20 Tensor Core TOPS;

  自带ISP,处理能力高达1.5GPIX/s,原生支持全幅HDR处理;

  自带DLA(深度学习加速器),提供5T FLOPS FP16运算能力,10 TOPS INT8运算能力;

  自带PVA,处理高达1.6 TOPS,能够对光流和图像处理进行加速;

  自带视频编码解码处理器,编码解码速度性能分别达到1.2、1.8GPIX/s。

  这些参数或许你还是看不懂,但隐隐透露了英伟达这个人工智能领域开拓者的一个关键看法——对于人工智能来说,全通用性、全专用性处理器都不太适合,还是用多个处理器模块结合的SoC效率最高;

  另外一个重要的结果是,Xavier既然能够横跨自动驾驶、机器人两个平台使用,那么未来英伟达也可以继续通过不断更新这样的SoC产品来推进这两个领域的市场。这实际上也就变成了一个关键性的简化。

  从整体来看,SoC产品线的出现标志着英伟达的产品愈发成熟,同时这些SoC内部的GPU模块依旧使用了和NVIDIA所有GPU相同的微架构,以及对人工智能、图形加速等技术的支持。

  在这样一个生态已经固化的环境中,华为达芬奇计划“Project Da Vinci”能否成功尚不可知。但是,希望华为公司能够在人工智能发扬光大,并带领中国AI芯走向世界。



关键词: 华为 达芬奇 英伟达

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