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云語電銷助手APP辦理

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紫光展銳張忠立

紫光展銳張忠立介紹了AI異構計算平臺及開發(fā)案例。他指出:IoT設備數(shù)量預計在2022年超過非IoT設備,IoT設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在2025年預計達到近80ZB。AIoT設備傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)以結構化數(shù)據(jù)為主,AI將在原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到結構數(shù)據(jù)過程中扮演越來越重要的角色。AI應用交付面臨諸多困難:網(wǎng)絡模型訓練框架的多樣性、網(wǎng)絡算子在不斷更新、不同應用場景有不同的量化方式、不同應用場景交付平臺的多樣性、算法運行硬件平臺的多樣性等。針對上述困難,紫光展銳推出軟件AI部署的開發(fā)平臺AIactiver。

浙江大學教授馬德

浙江大學教授馬德介紹了類腦計算理論與實踐--人工智能近20年有了一個質(zhì)的飛躍,而且人工智能深度學習在語音識別、人臉識別、圖像分類等方面都取得了非常大的成就。但是,現(xiàn)在的AI技術要靠大量的數(shù)據(jù)去做訓練才能解決問題,而且現(xiàn)在的AI只針對特定任務,缺乏開放和動態(tài)解決復雜情況的能力,因此我們提出是否可以從生物腦的角度模擬行為。AI跟生物腦有很大的差距,我們提出了一個概念--類腦計算,要向大腦去學習,是否可以用電路或芯片器件的方式去模擬出腦的結構以及模擬腦的工作機制。針對類腦計算將其范圍縮小一點叫做神經(jīng)擬態(tài)計算,用CMOS和新器件實現(xiàn)的神經(jīng)擬態(tài)計算可模擬大腦的結構和工作機理,并實現(xiàn)幾大特點:一是存算一體,數(shù)據(jù)的存儲和數(shù)據(jù)的計算都在一個單位或在一個網(wǎng)絡里完成;二是事件驅(qū)動,可以實現(xiàn)低功耗;三是生物關聯(lián)

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