神经网络处理器设计原理,神经网络控制系统设计

谷歌发布tpu研究论文，神经网络专用处理器是怎样炼成的

TPU的需求大约真正出现在6年之前，那时我们在所有产品之中越来越多的地方已开始使用消耗大量计算资源的深度学习模型；昂贵的计算令人担忧。

假如存在这样一个场景，其中人们在1天中使用谷歌语音进行3分钟搜索，并且我们要在正使用的处理器中为语音识别系统运行深度神经网络，那么我们就不得不翻倍谷歌数据中心的数量。

TPU将使我们快速做出预测，并使产品迅速对用户需求做出回应。

TPU运行在每一次的搜索中；TPU支持作为谷歌图像搜索（GoogleImageSearch）、谷歌照片（GooglePhoto）和谷歌云视觉API（GoogleCloudVisionAPI）等产品的基础的精确视觉模型；TPU将加强谷歌翻译去年推出的突破性神经翻译质量的提升；并在谷歌DeepMindAlphaGo对李世乭的胜利中发挥了作用，这是计算机首次在古老的围棋比赛中战胜世界冠军。

我们致力于打造最好的基础架构，并将其共享给所有人。我们期望在未来的数周和数月内分享更多的更新。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

iPhonex的神经网络引擎是什么意思跟普通的处理器比有什么不同？

说的神经网络引擎有自主学习的能力，每天刷脸解锁都在根据你脸部变化学习，有向AI发展的趋势A8U神经网络。1、外观不同外观上，延续了上一代iPhoneX的设计，包括刘海屏、玻璃后壳等。

机身尺寸一致，但新iPhoneXS稍重了3g，配色上新增了金色。

2、屏幕不同屏幕上，同样都是5.8英寸的SuperRetina显示屏，材质均为OLED，分辨率仍然是2436x1125，但Apple坚持认为你会看到Xs屏幕上的颜色改善了60％动态范围比原来的iPhoneX更大。

3、处理器不同处理器上，新iPhoneXS配置7nm工艺的A12仿生芯片，有新一代神经网络引擎，比iPhoneX配置的A11芯片速度提升15%，功耗降低40％，图形处理器速度提升50%，CoreML运行速度最高可提升至9倍。

有更强的AR表现。A12处理器将“实现以前无法实现的新体验”。

为什么要用GPU来训练神经网络而不是CPU?

许多现代神经网络的实现基于GPU，GPU最初是为图形应用而开发的专用硬件组件。所以神经网络收益于游戏产业的发展。

中央处理器（centralprocessingunit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

CPU自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。CPU出现于大规模集成电路时代，处理器架构设计的迭代更新以及集成电路工艺的不断提升促使其不断发展完善。

从最初专用于数学计算到广泛应用于通用计算。从4位到8位、16位、32位处理器，最后到64位处理器，从各厂商互不兼容到不同指令集架构规范的出现，CPU自诞生以来一直在飞速发展。

冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下，程序和数据统一存储，指令和数据需要从同一存储空间存取，经由同一总线传输，无法重叠执行。

根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下5个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。

神经网络处理器是什么？

苹果芯片为什么叫仿生

因为搭载了一个专用于机器学习的硬件，即“神经网络引擎。苹果芯片的神经网络引擎，是在手机处理器平台新加入的一个擅长神经网络计算的硬件模块。

A11的神经网络引擎采用双核设计，每秒运算次数最高可达6000亿次，相当于0.6TFlops（寒武纪NPU则是1.92TFlops，每秒可以进行19200次浮点运算），以帮助加速人工智能任务，即专门针对Face ID，Animoji和AR应用程序的ASIC（专用集成电路/全定制AI芯片）。

扩展资料；六个核心在A10芯片上，苹果推出了所谓的“Fusion”技术，CPU采用新的四核心设计，拥有2个高性能核心和2个高能效核心。高低能效两种内核可以根据不同的需要，来达到理想的性能与能效表现。

其中高能效内核用于应付密集型的重度任务，提升处理速度保证性能。而高能效内核则应用于日常事务，低能耗运行，从而保证电池续航能力的提升，享受更长的单次充电续航时间。

A11里还集成了苹果自研的ISP、自研的视频编解码器等等。

搭载了64位ARMv8-A架构的6核CPU，其中包括2个名为“Monsoon”的性能核和4个名为“Mistral”的能效核，性能核比上一代A10里的快了25%，能效核则快了70%。

参考资料来源；中关村在线——新iPhone上搭载的那颗A11芯片。

npu神经网络处理单元什么意思

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cpu=centerprocessingunitsnpu=neural-networkprocessingunitsneural神经神经网络处理部分2016年6月20日，中星微数字多媒体芯片技术国家重点实验室在北京宣布，已研发成功了中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，成为全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，并取名“星光智能一号”。

这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率。该芯片于今年3月6日实现量产，目前出货量为十几万件。

该实验室执行主任、中星微首席技术官张韵东在接受采访时表示，装备了神经网络处理器的芯片应用在监控摄像头上，摄影头由“眼睛”升级为“带有大脑的眼睛”，这是全球首次。

“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室成立于2010年，依托于北京中星微电子有限公司，由科技部批准建立。

据资料显示，中星微电子有限公司于1999年由原国家信息产业部直接投资创立，是专攻芯片技术的公司中的“国家队”，其研发的“星光系列芯片”曾打破国际市场上无“中国芯”的局面。

人工智能的落地　“星光智能一号”是一款嵌入式NPU。神经网络处理器NPU（NeuralProcessingUnit）还未被熟知，却是芯片领域热门的技术。

它与冯诺依曼架构中的CPU处理器相对，采用的是“数据驱动并行计算”这种颠覆性的新型架构。

如果将冯诺依曼架构处理数据的方式类比成单车道，那么“数据驱动并行计算”是128条多车道并行，可以同时处理128个数据，利于处理视频、图像类的海量多媒体数据。

在业内，单位功耗的计算性能，也就是性能功耗比，被用来衡量处理器架构的优劣。

据该实验室执行主任、中星微首席技术官张韵东介绍，“星光智能一号”的性能功耗比在传统的冯诺依曼架构上“至少提高了两三个数量级”，也就是几百倍。高功耗是很多顶尖人工智能技术被诟病的。

IBM20世纪的“深蓝”和谷歌2016的AlphaGo因其需要由巨大的数据计算支撑，前者使用超级计算机，后者使用服务器集群，无法脱离恒定温度和湿度的机房。

AlphaGo下一盘棋光电费就需要3000美元。张韵东将它们称之为“一场科学实验”，离技术落地、投入应用还有较远的距离。这凸显了嵌入式NPU的小型化、低功耗和低成本优势，加快人工智能技术落地应用。

例如无人机对摄像头的重量和功耗有很高的要求，否则会影响起飞和续航能力。

而“星光智能一号”只有普通邮票大小，重量仅几十克，它的诞生让诸多监控摄像头等小型设备有了人工智能化的可能，迈出了人工智能从神秘的机房，跨向生活应用的一步。择自NPU_百度百科。