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　　可用于“人面識別”的人工智能國產(chǎn)芯片，李原同學(xué)將在明年研發(fā)出來了！！

　　9月28日晚，與清華89級同年李原博士相聚。李同學(xué)在美國TI、Intel工作十余年，今年初歸國創(chuàng)業(yè)，主攻人工智能“深度學(xué)習(xí)”RPP芯片。

　　1、顛覆性的"深度學(xué)習(xí)"芯片

　　要進(jìn)入到人工智能階段，機(jī)器必須能“深度學(xué)習(xí)”，現(xiàn)有的CPU/GPU處理器的計算能力根本不夠。

　　谷歌的AlphaGo一共使用了1920個CPU加280個GPU，光每小時耗電量的電費(fèi)就達(dá)幾萬美元，才擊敗了人類；

　　2、目前的技術(shù)已接近極限

　　無論是英偉達(dá)的GPU，還是INTEL的CPU，目前已達(dá)到芯片面積、功耗的極限，只能將工藝提升到10納米級別來提高性能，這將極為困難；

　　3、可重構(gòu)的并行數(shù)據(jù)流架構(gòu)

　　李原博士團(tuán)隊首創(chuàng)的可重構(gòu)的并行數(shù)據(jù)流架構(gòu)，有別于串行算法的傳統(tǒng)處理器，基于此開發(fā)出的RPP芯片，在維持32納米工藝不用提升的前提下，可將計算能力提高數(shù)倍，功耗減少數(shù)倍，從而成為真正具備“深度學(xué)習(xí)”能力的芯片；

　　這種深度學(xué)習(xí)芯片，首要用途是數(shù)據(jù)中心，替代傳統(tǒng)處理器芯片。李原團(tuán)隊同時提供了軟件生態(tài)的核心解決方案，幫助軟件平滑過度。

　　4、RPP芯片的效用

　　使用了帶有RPP芯片的加速卡，可將服務(wù)器體積縮小十倍、功耗減少十倍、價格降低十倍，使得“超大型數(shù)據(jù)中心”可以大量化，“人工智能”將更快成為現(xiàn)實；再進(jìn)一步，超強(qiáng)的計算能力，讓RPP深度學(xué)習(xí)芯片可拓展至無人駕駛、軍用雷達(dá)、高速通訊、安防識別等廣闊領(lǐng)域。

　　5、首筆融資到位

　　李原同學(xué)憑著他的超前理念，順利的在6月底拿到了首筆融資150萬美金。在此表示衷心祝福。團(tuán)隊正在國內(nèi)正加緊研發(fā)，已將第一步目標(biāo)設(shè)置在“人面識別”用途的AI芯片，和仿真系統(tǒng)、基于FPGA的芯片演示系統(tǒng)，估計明年下半年即可出來。由于采用李原首創(chuàng)的“可重構(gòu)并行數(shù)據(jù)流架構(gòu)”，該芯片與同等計算能力的英偉達(dá)芯片比較，效率估計可提高5~10倍！

　　在此預(yù)祝老同學(xué)的團(tuán)隊，在國家芯片戰(zhàn)略發(fā)展大勢中，砥礪前行、揚(yáng)眉吐氣。j9游會真人游戲第一品牌。。

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