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存算一体芯片离普及还有多远?听听从业者怎么说 | 对撞派 x 后摩智能

量子位智库 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 随着人工智能技术的发展,各个领域的智能化程度都在不断提高,智能化升级给芯片在大算力和低功耗方面均提出了更高的要求。 在传统的冯诺依曼架构下,由于“存储墙”和“功耗墙”的壁垒,计算机在保证算力的同时,很难做到低功耗和成本可控。在这种情况下,一种新型架构——存算一体架构,因其在功耗和计算效率上展示出的巨大潜力而备受产业界关注。 那么,这种新型架构到底有哪些优势,这些优势又将带来哪些市场价值? 6月22日晚上19:00,“存算一体芯片”系列对谈节目第一期

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Kylin快速入门系列(4) | Cube构建优化

上一篇博文我们已经介绍过,在没有采取任何优化措施的情况下,Kylin会对每一种维度的组合进行预计算,每种维度的组合的预计算结果被称为Cuboid。假设有4个维度,我们最终会有24 =16个Cuboid需要计算。   但在现实情况中,用户的维度数量一般远远大于4个。假设用户有10 个维度,那么没有经过任何优化的Cube就会存在210 =1024个Cuboid;而如果用户有20个维度,那么Cube中总共会存在220 =1048576个Cuboid。虽然每个Cuboid的大小存在很大的差异,但是单单想到Cuboid的数量就足以让人想象到这样的Cube对构建引擎、存储引擎来说压力有多么巨大。因此,在构建维度数量较多的Cube时,尤其要注意Cube的剪枝优化(即减少Cuboid的生成)。

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清华大学《数智安全与标准化》大作业项目征集说明(2022年秋季)

一、清华大学大数据能力提升项目介绍 在全球大数据浪潮中,为培养具有大视野、数据思维和专业技能的“π”型复合人才。2015年12月,在“学校统筹,问题引导,社科突破,商科优势,工科整合,业界联盟”指导原则下,清华大学研究生院宣布推出多学科交叉培养的“大数据能力提升项目”。项目联合信息学院、经管学院、公管学院、社科学院、交叉信息研究院、五道口金融学院、深圳研究生院等7个学院协同共建,通过多学科交叉融合的课程体系,将大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合,培养学生们的数据分析能力、数据管理能力和创新思维能力。

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显著提升图像识别网络效率,Facebook提出IdleBlock混合组成方法

近年来,卷积神经网络(CNN)已经主宰了计算机视觉领域。自 AlexNet 诞生以来,计算机视觉社区已经找到了一些能够改进 CNN 的设计,让这种骨干网络变得更加强大和高效,其中比较出色的单个分支网络包括 Network in Network、VGGNet、ResNet、DenseNet、ResNext、MobileNet v1/v2/v3 和 ShuffleNet v1/v2。近年来同样吸引了研究社区关注的还有多分辨率骨干网络。为了能够实现多分辨率学习,研究者设计出了模块内复杂的连接来处理不同分辨率之间的信息交换。能够有效实现这种方法的例子有 MultiGrid-Conv、OctaveConv 和 HRNet。这些方法在推动骨干网络的设计思想方面做出了巨大的贡献。

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清华大学《大数据系统基础》项目征集说明(2021年秋季)

一、清华大学大数据能力提升项目介绍 在全球大数据浪潮中,为培养具有大视野、数据思维和专业技能的“π”型复合人才。2015年12月,在“学校统筹,问题引导,社科突破,商科优势,工科整合,业界联盟”指导原则下,清华大学研究生院宣布推出多学科交叉培养的“大数据能力提升项目”。项目联合信息学院、经管学院、公管学院、社科学院、交叉信息研究院、五道口金融学院、深圳研究生院等7个学院协同共建,通过多学科交叉融合的课程体系,将大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合,培养学生们的数据分析能力、数据管理能力和创新思维能力。

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