推論型人工智慧晶片市場漸現 業者競相投入展開布局
DIGITIMES Research觀察，隨著訓練成熟的神經網路模型增多以及演算法的精進，促使人工智慧運算硬體加速晶片的轉變，從過往訓練(training)、推論(inference)整合的作法轉向訓練、推論各自最佳化，衍生推論型晶片領域的新興需求。由於推論型晶片為較新的市場且潛在應用領域廣，故吸引傳統晶片大廠與新創晶片商積極投入。
內文目錄
推論需求產生新晶片市場- 推論晶片可再區分為前端推論與後端推論類型
- 推論晶片亦有原生設計或修改設計之分
- 結語
圖表目錄
- 深度學習訓練與推論的差異
- 人工智慧運算精度需求將持續下降
- 主要後端推論型人工智慧加速晶片一覽
- Syntiant NDP100內部結構
共 4 個圖表
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