4月19日，有消息称，阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，主要运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。按照设计，这款芯片性能将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，其性价比超过40倍。
应用上，通过此款芯片的研发将会更好的落地在图像、视频识别、云计算等商业场景中。据阿里达摩院研究员骄旸介绍说：“CPU、GPU作为通用计算芯片，为处理线程逻辑和图形而设计，处理AI计算问题时功耗高，性价比低，在AI
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AI NPU
智能芯片研发正在热头，苹果、华为都先后推出了嵌入NPU手机，三星岂会甘于落后?
说到这，我们先解释下什么是NPU，然后再来看看三星的行动。
NPU全称为Neural-network Processing Unit(神经网络处理器单元)，我们现在耳熟能详的各种人工智能能力，大部分都是依靠对人类大脑的部分模拟实现的，即神经网络运算。
NPU最大的作用就是可以快速处理数据，这将会大大提高手机运行效率。
去年下半年以来，三星就一直致力研发智能芯片。三星在几个月以前投资建立了一个人工
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三星 NPU
要了解计算机神经系统科学家Naveen Rao，只要看看他的手就行了。
这位42岁的Dr.在滑雪、滑板、骑自行车、轮滑溜冰、驾驶赛车、摔跤和打篮球的生涯中，弄伤了全部的十个手指。
他是一个冒险者，不断挑战身体和精神上的极限。在科学研究方面，他试图通过创造受到人脑结构和行为启发的芯片和软件，加速计算机行业进入人工智能的新时代。
让Rao有别于其他正在尝试同样事情的人的是这样一个事实，英特尔去年以4亿美元的价格收购了他在圣地亚哥创办的公司：Nervana。
这是一个认证标志。英特尔
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英特尔 神经网络处理器
未来AI芯片格局会如何演变?中国企业如何才能分一杯羹?这些都成为入局者思考的焦点。
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AI NPU
面对AI在智能手机上所呈现出的星火燎原之势，智能手机厂商对AI显得兴奋无比，事实上消费者在许多时候却是一脸懵逼，时常会产生这样的疑问：AI对于智能手机而言，究竟是噱头还是真能够带来实际功用?
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华为 NPU
近些年来，人工智能(AI)的热度不减，从技术、算法、应用到各种商业模式层出不穷，但从智能手机处理器层面，第一个将 AI 应用引入SoC 平台的便是华为麒麟，新一代的麒麟970在德国柏林的IFA展上正式发布，全球首次内置神经元网络单元(NPU)，通过人工智能深度学习，将手机的硬件全都统筹在一起，让手机的运行更加高效。
据悉，与 CPU 相比，麒麟970的 AI 运算能力最高可达到50倍的能效和25倍的性能。举例来说，在NPU的加持下，拍摄1000张照片仅消耗手机0.19%的电量(电池容量为4000
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华为 NPU
芯片是战略要地。目前GPU芯片在深度神经网络训练领域获得大范围的应用，但受制于功耗、应用优化性等方面的限制，仍有众多的巨头和初创公司在该领域积极探索，英特尔2016年发布Nervana AI处理器，可加速各类神经网络。谷歌2016年也发布了自己的ASIC芯片TPU，用于加速深度神经网络，微软、AMD、百度等也相继加入战局。
寒武纪研发了国际首个深度学习专用处理器芯片(NPU)，目前其IP指令集，已扩大范围授权集成到手机、安防、可穿戴设备等终端芯片中，2016年就已拿到1个亿元订单。
执行董
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寒武纪 NPU
关于DSL应用中DSP与NPU集成的优劣分析,全球范围内的数字用户线(DSL)技术部署导致了复杂的硅集成问题。这些问题集中在如何将数字信号处理器(DSP)调制解调器(Modem)及网络处理器(NPU)芯片集成在数字用户线接入复用器(DSLAM)设备上。迄今为止，通常还不会在同
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神经网络处理器（npu）介绍
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