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第1111章 芯片双子星(1 / 2)

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韩妍在陈燕只在首都留了两天,周不器陪她俩看了场京剧、听了场相声,去国贸买了一大堆东西,总共花了4多万。

尤其是两只零售价16万的lv包包,让陈燕瞠目结舌,韩妍老师更是吓得连连推迟,说什么也不肯要。

在周不器的几番坚持之下,她也就美美地收下了,脸上的笑容,洋溢了一整天都不消失。

这天上午,周不器安排飞机,送她俩回东北了。

回到公司,处理点重要的事。

沈向阳的关于ai芯片的报告打上来了,总共是13页的a4纸,上面罗列的各种数据和技术方向,也把ai芯片的前沿思想和未来期待给讲清楚了。

很多内容周不器都看不太懂。

但大体内容是明白了。

所谓的ai芯片,其实就是ai加速器,专门用来处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。可以作为单独的芯片存在,以后技术强大了,也可以集成到通用芯片中。

根据先知先觉的一个案例,周不器对ai芯片的理解就更深刻了——人脸识别。

人脸识别不是什么多前沿的科技,二十年前就出现了。九十年代初就开始广泛地应用了。二十世纪初,我国的公安部门就可以根据人脸识别技术抓捕罪犯了。

可是,为什么智能手机直到iphonex才真正地开始用上人脸识别技术?

因为直到这个时候,苹果的a系列芯片才终于有了仿生功能,也就是把ai芯片的技术集成到了a系列的芯片中。

所谓的人脸识别,就是人工智能的一种,是计算机仿生的一种判断,需要有超大计算量才行,市面上的通用芯片很难这个问题。

就算出现一些人脸识别的安卓机了,那也是假的,是2d识别,用不着真实的人脸,拿个人脸照片就可以解锁。

人脸识别的3d结构光不算太难,全世界有很多家公司能够做到。

难的是仿生芯片。

全世界只有苹果独一家。

有了ai处理技术的强大支撑,给苹果的a系列芯片的计算力和处理力大幅度提高了,4核芯片能够轻松吊打安卓机的8核芯片。

而当下的28年,ai芯片还是最前沿的一个领域,是一个新的赛道,全世界的科技企业都在摸索地前行。

根据沈向阳的报告显示,对于ai芯片未来的技术方向,业内始终不能达成共识,分成了几大流派。一来是深度学习等算法模型的研发并未成熟,二来是ai的基础理论方面仍然存在很大空白。

也就是说,ai芯片是真正的“软硬一体”。

软的层面,是代码层面的ai算法;硬的层面,通过集成电路的芯片设计。而芯片设计的方式和嵌入式语言的应用,就是根据软件层面的ai算法。

两者要深度结合、高度统一,把软件上的技术通过硬件来展现出来,才能开发出最强大的ai芯片。

再往深里说……ai芯片会涉及更广更复杂的领域,不仅是集成电路半导体行业了,还要跟互联网技术、跟软件技术深度结合才行!

像高通、英特尔、三星、ibm这些顶尖的芯片公司,最强大的实力体现在“硬”的方面,“软”的方面就有所欠缺了。

他们不是互联网公司,也不是软件公司,存在着技术短板。

ai芯片的核心是ai,要先有ai技术,然后才能根据ai技术进行相关的芯片设计。最强大的ai芯片,一定是有最好的ai技术和最好的芯片设计才行。

同样的例子,还有云计算。

ibm、思科、惠普等服务器巨头搞不起来云计算平台,这个市场被互联网巨头瓜分了。因为云计算平台的核心是云操作系统的虚拟能力和调度能力,是“软”技术,几百万台服务器的分布式连接只是配套设施。

ai芯片跟云计算一样,是一个存在着互联网统治硬件的领域,主导的不应该是芯片公司,而是互联网公司。

对周不器和紫微星来说,眼下就是一个机遇!

紫微星研究院的人工智能实验室由沈向阳负责,研究的就是ai技术。完全可以技术拓展,把ai技术和芯片设计相结合。

虽然要结合两种技术,可这个工程不见得比李易男要做的4g通用芯片要难。

通用芯片因为是通用属性,所以功能更多、更精密、设计得更复杂。ai芯片功能单一,在芯片设计上的复杂度就没那么高了。

国内最缺的是芯片领域的人才,相比较之下,ai的相关人才还是比较多的。从这个角度来看,做ai芯片要比做通用芯片更可能成功。

而且这是个新赛道,只要做出来了,就是世界顶尖。

周不器的思维马上从沈向阳的报告中跳了出来。

第一步,通用芯片;第二步,ai芯片;第三步,通用芯片跟ai芯片的结合,推出类似苹果a系列芯片那样的仿生芯片。

很显然,对当下绝大部分的芯片巨头来说,欠缺的都是ai芯片的能力。

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