如何準確定義 AI 晶元?

時間 2021-05-12 03:21:00

1樓:思考大王

我覺著啊: An AI chip should be defined as which has tailor designed chip architecture that can efficiently implement a wide range of AI algorithms(e.g.

auto-drive, face detection).

既然是晶元,AI晶元應該屬於硬體晶元設計,可通用可專用。

2樓:番茄牛肉醬

你對疑問的定義都來自「有人說跑人工智慧演算法的就是AI晶元」。

人工智慧當前抽象的是什麼?抽象的是圖靈機,它本質上並沒脫離幾位大師(阿隆佐·邱奇(Alonzo Church)教授和阿蘭圖靈教授)創造電腦科學的起源之牆。在積體電路、電晶體、電子管、甚至二進位制都還沒被應用的年代,這些大師級數學家就在思考怎麼進行「數學可機器化計算」的問題了。

實現人工智慧的演算法基礎是離散數學,指導生成演算法的基礎步驟是數學概念。

晶元的本質是邏輯電路,建造邏輯電路用的知識還是離散數學,當然還有代數等其他數學概念。

邏輯電路只是為了實現二進位制的計算,無所謂叫什麼名字,有所謂的是,組織和利用二進位制的方法,即對二進位制的抽象,比如將若干規模的邏輯電路組合在一起,按照布林代數去設計和建造,就得到加法器,加法器是實現算術邏輯的基礎,也是實現浮點運算的基礎,減乘除只是在加的基礎上擴充套件罷了,這是晶元級邏輯的實現,它本質上跟執行在它之上的邏輯沒有多大的關係,因為計算機就是建立在抽象的基礎上。

所以,所謂的ai晶元,它只是個名字,它之上執行的數理邏輯與具體的邏輯電路沒有多大關係,只有規模的區別,GPU是專門用來做浮點運算的,它的本質基礎也是邏輯電路,底層還是二進位制。本來CPU也是可以,CPU中也有浮點單元,但是CPU中的浮點單元規模就小多了。所以CPU的浮點運算能力就很小,畢竟CPU的本職工作並不是只做浮點運算。

現在所謂的TPU,張量處理器,它與GPU本質上是沒有區別的,只是它的邏輯電路被設計為大規模進行8位/16位專用整數計算罷了。底層和cpu是一樣的,只要是用半導體技術實現的邏輯電路,全是馮諾依曼結構-圖靈等價。

設計邏輯電路的知識概念和執行在電路上的演算法全是基於數學,而我們都知道,數學就是抽象的化身。

所謂的ai晶元不過是一種數學知識-數理邏輯的具體展現罷了。

另外,我要說下,當前的神經網路這麼難是因為,它並不是按照人性化依賴設計的。

人性化好理解的方式就是【直觀】,越抽象越不直觀,人也就越不好理解。

所以,最好的方式就是,設計直觀的機器實現方式,不採用數學。

使用感知體系。

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