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探境鲁勇:新架构破解AI芯片存储墙

2019-03-16 13:20

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鲁勇指出,深度学习的巨大数据量需要计算过程中高带宽的数据存储,AI芯片面临存储墙难题,传统的解决方案有效率低、精度有限、对多种神经网络兼容性差的问题。对此探境推出了存储优先架构SFA,这一计算架构以存储调度为核心,让数据在存储间迁移的过程就完成计算。由此,其数据访问量可降低10-100倍,存储子系统功耗将降低10倍,系统能效比理论上达到4Tops/W。鲁勇还在大会上首次披露了使用图计算实现SFA的路径。探境的SFA架构芯片可以不基于网络进行训练,因此可以同时完成终端本地训练与终端推理,适用场景包括语音识别、机器视觉、自动驾驶。

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