AI芯片

數量級效率優勢，原生適配AI計算：光芯片的下一個技術突破要來了

近年來，人工智能等技術的快速發展讓計算機的算力需求暴增，但隨著摩爾定律失效，傳統芯片性能提升速度卻開始大幅放緩。全世界都在尋找新的解決方法，光芯片的發展正讓人看到希望。

我們經常會看到光芯片技術、光學神經網絡的研究登上 Nature 和 Science 等頂尖科學雜志。在一些研究中科學家們指出，光學開關的速度要比現在商用的頂級硅芯片的晶體管快 100 到 1000 倍。

1萬美元的L4自動駕駛解決方案面世，實測1小時表現如何？

高階自動駕駛想要成功商業化，除了取決于感知、決策、執行各個層級的成熟度，降本也是至關重要的一點，否則不僅難以大規模投用，更難與乘用車結緣。

據艾瑞咨詢的一項報告顯示，僅L4級自動駕駛的硬件，在2018年底的成本就達到50萬元左右，還有可能更高。而到今年，百度采用ANP-Robotaxi架構的Apollo Moon自動駕駛運營車，已將整車成本降至48萬元，這還計算了其原型車北汽極狐阿爾法T的費用。

三年完成兩代產品迭代，燧原科技的推理芯片性能又提升了三倍。

12 月，燧原科技在線上發布會上發布了第二代云端人工智能推理加速卡「云燧 i20」。

這是時隔五個月以來，燧原科技在今年連續第二次發布新產品。今年 7 月，燧原在 WAIC 世界人工智能大會上發布了第二代加速訓練卡「云燧 T20」。

作為全新一代云端 AI 推理加速產品，云燧 i20 擁有迄今為止業內最大的 AI 加速卡存儲帶寬，高達 819 GB/s，遠超行業同類產品水平。與此同時，該加速器全面支持從 FP32、TF32、FP16、BF16 到 INT8 的計算精度。單精度 FP32 峰值算力達到 32 TFLOPS，單精度張量 TF32 峰值算力達到 128 TFLOPS，整型 INT8 峰值算力達到 256 TOPS。對比第一代推理產品，云燧 i20 將浮點算力提升到 1.8 倍，整型算力提升到 3.6 倍。

達摩院成功研發存算一體AI芯片，性能提升10倍以上

12月3日，達摩院宣布成功研發新型架構芯片。該芯片是全球首款基于DRAM的3D鍵合堆疊存算一體AI芯片，可突破馮·諾依曼架構的性能瓶頸，滿足人工智能等場景對高帶寬、高容量內存和極致算力的需求。在特定AI場景中，該芯片性能提升10倍以上，能效比提升高達300倍。

過去70年，計算機一直遵循馮·諾依曼架構設計，運行時數據需要在處理器和內存之間來回傳輸。隨著時代發展，這一工作模式面臨較大挑戰：在人工智能等高并發計算場景中，數據來回傳輸會產生巨大的功耗；目前內存系統的性能提升速度大幅落后于處理器的性能提升速度，有限的內存帶寬無法保證數據高速傳輸。

AI熱點

老電影和圖片變清晰的秘密！分辨率提升400%的AI算法已開源

如上圖， 從100x133pix→400x532pix，除了肉眼可見的清晰，擁有可以將分辨率提升400%的技術到底意味著什么？

它意味著：

老照片、老電影、動漫等畫質可快速提升，分辨率自由調節

產業算法效果可以隨著數據質量的提升大幅提高

在網絡信號較差時，也能快速查看高清視頻或圖片

影像傳輸帶寬與存儲空間大幅壓縮，傳輸成本也將大大減少

增大模型依然有用，DeepMind用2800億參數的Gopher，測試語言系統極限

近年來，國內外各大 AI 巨頭的大規模語言模型（large language model，LLM）一波接著一波，如 OpenAI 的 GPT-3、智源研究院的悟道 2.0 等。大模型已然成為社區勢不可擋的發展趨勢。

然而，當前語言模型存在著一些問題，比如邏輯推理較弱。那么，我們是否可以僅通過添加更多數據和算力的情況下改進這些問題呢？或者，我們已經達到了語言模型相關技術范式的極限？

Gopher：2800 億參數，接近人類閱讀理解能力

今日，DeepMind「一口氣」發表了三篇論文，目的之一就是解決當前語言模型存在的問題。DeepMind 得出的結論是進一步擴展大規模語言模型應該會帶來大量的改進。此前在一次電話簡報會上，DeepMind 研究科學家 Jack Rae 表示，「這些論文的一個關鍵發現是大規模語言模型依然在進展之中，能力也在繼續增強。這個領域并沒有停滯不前。」

2600億參數，60多項任務突破，全球首個知識增強千億大模型鵬城-百度·文心發布

百度與鵬城實驗室聯合發布全球首個知識增強千億大模型——鵬城 - 百度 · 文心（ERNIE 3.0 Titan），是目前為止全球最大的中文單體模型。同時，百度產業級知識增強大模型 “文心” 全景圖首次亮相。

從 15 億參數的 GPT-2 到 1750 億參數的 GPT-3，我們已經看到了模型規模增長和訓練數據增加所帶來的顯著收益，其中最重要的一點就是對標注數據的依賴顯著降低，這使得很多數據稀缺的場景也能用上性能強大的 AI 模型，為 AI 的大規模工業化應用掃清了障礙。

原文標題：【AI簡報20211210期】L4自動駕駛解決方案面世、達摩院成功研發存算一體AI芯片

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