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有關於小辛的詳細信息,辛啟天不會講出來。
當前市場的所有的啟天AI,嚴格來說,其實並沒有深度學習等等能力!
原因是所有硬件,無法支撐啟天AI進行複雜的,本質的核心算法運算。
一旦完整運行起來,機器將會直接宕機!
現在,在啟天AI推動下。其實有許多企業高校等機構,也都發現了相關問題。
圈子內,已經出現了一定的AI芯片熱度。
不同的是,他們和辛啟天的認知不一。
卡內基梅隴這些個AI實驗室們,把AI芯片,當做芯片一種細分領域。
基本定義為NPU。
提起芯片,人們大都想到CPU。實際上,CPU不過是一種比較均衡的核心運算處理器。
還有例如,BPU、DPU、FPU等等。
而NPU是比較熱門的話題,主要為視頻圖像等數據處理。
市麵上很多研究AI的機構,主要著手方向就是搞圖形圖像分析,各種演化算法很多。
核心的計算內核,都是乘法器電路。
最新理論,是打算用模擬電路形態,代替數字電路!
辛啟天望著眾人,“我和他們采取的方法有點相似,同樣是利用模擬電路。不同的是,在底層邏輯電路中,將會進行深層次改變。”
“相關核心算法模式,我已經發送了。你們看一看吧!”
眾人立刻好奇的打開內部係統。
這套電路圖運算模式,是小辛和辛啟天共同整理出來的。
采用一種,有別於加減乘除的,動態多行法則運行的底層架構模式。
直接將各種基礎計算邏輯,進行了強大的優化和升級。
所有不同類別的芯片,整合到了一起。不是把CPU、GUP等等架構或者邏輯電路整合。而是把不同芯片的能力,整合到了一起。
辛啟天借用了一部分量算元器件的模式。進行了簡化和升級,且加入了變化後的部分植物編碼,作為新的指令集。
植物編碼這裏,辛啟天不會擔心泄露。因為進行了轉換,相當於加密了。小辛自己縮減出來的東西,辛啟天自己拿到後,都無法回推出完整的植物編碼,更不用其他不知道整體思想的人。
最終的成果,從功能上來說,也相當於CPU。不過,將會是一個全能,且全部能力頂尖的CPU。
有了核心的運算模式,肯定是遠遠不夠的。
把一加一等於二刻在晶圓上麵,要考慮的東西太多了。
在當前,大家得至少理解AICPU的核心電路圖。普通的芯片,核心電路圖就是邏輯電路,與或非。用數學來表示就是算法。
AICUP比植物編碼簡單的多,但很難理解。
因為,它的坐標太多了,而且是動態的。
那麽,在電路圖中的表示,卻無法隨即動態。必須將多種可能全部都表示出來,而後,在根據條件,來將不同狀態接入電路。
這麽一來,用傳統數學算法,表達辛啟天提供的AICPU電路,複雜程度會直線上升!
在眾人皺眉思考的同時。 本章尚未完結,請點擊下一頁繼續閱讀---->>>