技术架构的类型随着科技的发展不断最终将殊途同归，区别在于不同时期不同需求，这也是各个AI芯片创业公司为什么要进行卡位战的原因。但无论怎么发展，技术永远都是第一要义。
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AI 芯片
谷歌云CEO Diane Greene刚刚在其官方博客上公布了一则重磅新闻，确认来自卡内基梅隆大学的计算机科学院院长Andrew Moore教授将在2018年底接任李飞飞的谷歌云AI负责人职位，而李飞飞也将正式回归斯坦福大学当教授。
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谷歌 AI 李飞飞
最近发表在Nature上的一篇论文中，IBM Research AI团队用大规模的模拟存储器阵列训练深度神经网络(DNN)，达到了与GPU相当的精度。研究人员称，这种“芯片”可以达到 GPU 280 倍的能源效率，并在同样面积上实现 100 倍的算力。这是在下一次AI突破所需要的硬件加速器发展道路上迈出的重要一步。 IBM Research 研究员 Stefano Ambrogio之前 担忧：我们可以在一个比 GPU 更快的系统上进行训练，但如果训练操作不够精确，那就没用。目前为止，还没有证据表明使
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IBM AI PCM
从中国三大科技巨头BAT的国内AI芯片布局一目了然。同时国内已有多家优秀的AI芯片创业型公司成立，包括寒武纪，地平线机器人，深鉴科技、比特大陆等。
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AI 芯片 百度
台湾半导体产业的“强人时代”终于落下帷幕，张忠谋为台积电打造的半导体强权帝国根基强大，再继续强盛10年不成问题，但“后张忠谋时代”，刘德音和魏哲家面临的挑战仍是不小。
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AI 台积电
本文介绍MPC5125主要特性,功能方框图,以及TWR-MPC5125 MPU开发模块主要特性,方框图以及元件布局图.MPC5125是低功耗32位MCU,集成了高性能e300 CPU核,
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MPC MCU 低功耗
日前，美国微软公司宣布进行重大业务重组，成立“体验和设备”、“云计算和人工智能平台”两个新部门;传统Windows操作系统业务重要性“降级”，并入两个新部门，Windows业务主管、微软元老特里·迈尔森(Terry Myerson)也将离职。 具体调整如下： 1、成立“体验和设备”事业部，由执行副总裁拉杰什·贾哈(Rajesh Jha)领导，下辖Devices、Windows核心业务、新技术和体验、企业Windows等业务，专注于研究消费者使用多种感官与多款计算设备的互动方式。 2、成立“云计算
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微软 AI
据悉国内正在热议“缺芯”的时候，Facebook传出正在招人，计划自己研发AI芯片。 目前，Facebook的AI芯片团队还处在早期的起步组建阶段。就在最近，Facebook才刚刚从谷歌挖来一员大将——谷歌前芯片产品开发部门负责人Shahriar Rabii跳槽，担任Facebook副总监及芯片部分负责人一职。 而更早之前的4月19日，Facebook的第一条AI芯片招聘信息开始在线上流传。在招聘信息当中，Facebook宣布即将为招聘一名管理者(Manger)来组建“端对端SoC/ASIC固件和
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AI FPGA
近日，华为发布了新一代顶级人工智能手机芯片麒麟980，成为全球首款7nm工艺手机芯片，AI方面也实现飞跃，支持人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等。 虽然如今人人都在热议AI，但对于AI到底怎么实现的，究竟有多大作用，如何让手机更聪明，却很难说的清楚明白。 现在，麒麟芯片与解决方案AI首席科学家芮祥麟博士特意作了一番解读，详细阐述了端侧AI芯片如何让手机更智能。 以最典型的应用场景拍照为例，AI可以对物体和场景进行识别，自动选择成像从“隐性”变得更加“显性”，自动选择相应的拍摄模式
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AI 芯片
第一阶段 是先浏览教科书里的硬件部分，大至了解单片机的硬件结构。如ROM、RAM、地址、I/O口等，以及看一些厂家的MCU资料(Data Sheet)，来加强MCU所提供各项资源的印象。 第二阶段 就是了解二进位数字、十六进位数和软件方面的内容。尽管有很多高级语言可用于单片机的编程，但我觉得初学还是以汇编语言为好，更有利于和硬件结合，掌握硬件结构。知道汇编语言、机器语言、 指令、 程序等概念后，就从MOV指令开始，学习汇编语言和编程，在此如51的MCU汇编语言系统有 111条指令，简单又好理解
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单片机 MCU
在过去几年，中国集成电路产业在政策以及资本的带动下变得异常活跃，以半导体为核心的中国电子产业正步入大发展的战略变革期。
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半导体 5G AI
我们生活在一个技术推动整个文明基石的时代。但是，尽管拥有所有辉煌的发明和技术进步，今天世界比以往更倾向于速度和敏捷性。我们已经从传统的有线拨号互联网连接转移到第四代无线网络。光纤的广泛分布使得连接到互联网并以快速的速度访问数据成为可能。同样，当涉及到处理器和GPU时，我们已经从仅包含6000个晶体管的传统8位8080微处理器芯片转变为时钟速度高达1.7 GHz的最先进的Octa核心处理器。 人工智能的发展越来越抽象，越来越复杂。从早期简单的是与否的判断，到后来精准的识别，可以在复杂的场景里找出特定的
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AI TPU
作为摄像头模组中的一大关键零组件，CIS(CMOS图像传感器)的应用及市场也迎来了新一波的“热浪”，加速智能手机产业“去伪存真”。
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AI CMOS
CPU(Central Processing Unit，中央处理器)发展出来三个分枝，一个是DSP(Digital Signal Processing/Processor，数字信号处理)，另外两个是MCU(Micro Control Unit，微控制器单元)和MPU(Micro Processor Unit，微处理器单元)。 MCU集成了片上外围器件;MPU不带外围器件(例如存储器阵列)，是高度集成的通用结构的处理器，是去除了集成外设的MCU;DSP运算能力强，擅长很多的重复数据运算，而MCU则适合
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DSP MCU MPU
长久以来“人机对战”一直被公认为用于衡量人工智能进步程度的重要途径之一。2016年随着AlphaGo战胜全人类棋手，使世界为之震惊，历史上从来没有过，对于一个技术投入了世界上如此巨大的资源。
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AI 自组织机器学习
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