4月19日，有消息稱，阿里巴巴達摩院正在研發一款神經網絡芯片——Ali-NPU，主要運用于圖像視頻分析、機器學習等AI推理計算。按照設計，這款芯片性能將是目前市面上主流CPU、GPU架構AI芯片的10倍，而制造成本和功耗僅為一半，其性價比超過40倍。
應用上，通過此款芯片的研發將會更好的落地在圖像、視頻識別、云計算等商業場景中。據阿里達摩院研究員驕旸介紹說：“CPU、GPU作為通用計算芯片，為處理線程邏輯和圖形而設計，處理AI計算問題時功耗高，性價比低，在AI
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AI NPU
智能芯片研發正在熱頭，蘋果、華為都先后推出了嵌入NPU手機，三星豈會甘于落后?
說到這，我們先解釋下什么是NPU，然后再來看看三星的行動。
NPU全稱為Neural-network Processing Unit(神經網絡處理器單元)，我們現在耳熟能詳的各種人工智能能力，大部分都是依靠對人類大腦的部分模擬實現的，即神經網絡運算。
NPU最大的作用就是可以快速處理數據，這將會大大提高手機運行效率。
去年下半年以來，三星就一直致力研發智能芯片。三星在幾個月以前投資建立了一個人工
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三星 NPU
要了解計算機神經系統科學家Naveen Rao，只要看看他的手就行了。
這位42歲的Dr.在滑雪、滑板、騎自行車、輪滑溜冰、駕駛賽車、摔跤和打籃球的生涯中，弄傷了全部的十個手指。
他是一個冒險者，不斷挑戰身體和精神上的極限。在科學研究方面，他試圖通過創造受到人腦結構和行為啟發的芯片和軟件，加速計算機行業進入人工智能的新時代。
讓Rao有別于其他正在嘗試同樣事情的人的是這樣一個事實，英特爾去年以4億美元的價格收購了他在圣地亞哥創辦的公司：Nervana。
這是一個認證標志。英特爾
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英特爾 神經網絡處理器
未來AI芯片格局會如何演變?中國企業如何才能分一杯羹?這些都成為入局者思考的焦點。
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AI NPU
面對AI在智能手機上所呈現出的星火燎原之勢，智能手機廠商對AI顯得興奮無比，事實上消費者在許多時候卻是一臉懵逼，時常會產生這樣的疑問：AI對于智能手機而言，究竟是噱頭還是真能夠帶來實際功用?
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華為 NPU
近些年來，人工智能(AI)的熱度不減，從技術、算法、應用到各種商業模式層出不窮，但從智能手機處理器層面，第一個將 AI 應用引入SoC 平臺的便是華為麒麟，新一代的麒麟970在德國柏林的IFA展上正式發布，全球首次內置神經元網絡單元(NPU)，通過人工智能深度學習，將手機的硬件全都統籌在一起，讓手機的運行更加高效。
據悉，與 CPU 相比，麒麟970的 AI 運算能力最高可達到50倍的能效和25倍的性能。舉例來說，在NPU的加持下，拍攝1000張照片僅消耗手機0.19%的電量(電池容量為4000
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華為 NPU
芯片是戰略要地。目前GPU芯片在深度神經網絡訓練領域獲得大范圍的應用，但受制于功耗、應用優化性等方面的限制，仍有眾多的巨頭和初創公司在該領域積極探索，英特爾2016年發布Nervana AI處理器，可加速各類神經網絡。谷歌2016年也發布了自己的ASIC芯片TPU，用于加速深度神經網絡，微軟、AMD、百度等也相繼加入戰局。
寒武紀研發了國際首個深度學習專用處理器芯片(NPU)，目前其IP指令集，已擴大范圍授權集成到手機、安防、可穿戴設備等終端芯片中，2016年就已拿到1個億元訂單。
執行董
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關于DSL應用中DSP與NPU集成的優劣分析,全球范圍內的數字用戶線(DSL)技術部署導致了復雜的硅集成問題。這些問題集中在如何將數字信號處理器(DSP)調制解調器(Modem)及網絡處理器(NPU)芯片集成在數字用戶線接入復用器(DSLAM)設備上。迄今為止，通常還不會在同
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神經網絡處理器（npu）介紹
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