91欧美超碰AV自拍|国产成年人性爱视频免费看|亚洲 日韩 欧美一厂二区入|人人看人人爽人人操aV|丝袜美腿视频一区二区在线看|人人操人人爽人人爱|婷婷五月天超碰|97色色欧美亚州A√|另类A√无码精品一级av|欧美特级日韩特级

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

韓國今年投資 1253 億韓元用于支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器開發(fā),去年增長75%

工程師鄧生 ? 來源:C114中國通信網(wǎng) ? 作者:艾斯 ? 2021-01-12 16:58 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

1月12日消息 據(jù)韓聯(lián)社報(bào)道,韓國信息通信技術(shù)部周二表示,韓國今年將投資 1253 億韓元(1.141 億美元)用于支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的開發(fā),這一金額較去年增長了 75%。

韓國科學(xué)和信息通信技術(shù)部表示,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元是指專門用于人工智能AI)服務(wù)的高性能和低功耗邏輯芯片。

韓國政府去年在下一代芯片技術(shù)(包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器在內(nèi))上押下重注,計(jì)劃在 2029 年之前投入 1 萬億韓元用于相關(guān)研發(fā),意圖在 2030 年前搶占全球 AI 芯片市場 20% 的份額。

今年,韓國信息通信技術(shù)部的目標(biāo)是支持 4 款 AI 芯片的開發(fā),并幫助培養(yǎng) 270 名該領(lǐng)域的專家。

該部門補(bǔ)充說,今年大部分投資(1084 億韓元)將用于開發(fā)核心技術(shù),還有 77 億韓元將被用于培育該行業(yè)中有前途的新興企業(yè)。

韓國去年進(jìn)入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的開發(fā)領(lǐng)域,該國最大的移動(dòng)運(yùn)營商 SK 電訊發(fā)布了一款用于數(shù)據(jù)中心的 AI 芯片。

責(zé)任編輯:PSY

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 處理器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    68

    文章

    20253

    瀏覽量

    252229
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4838

    瀏覽量

    107754
  • 韓國
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    57

    瀏覽量

    18957
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步認(rèn)識(shí)

    日常生活中的智能應(yīng)用都離不開深度學(xué)習(xí),而深度學(xué)習(xí)則依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),特別是大腦中神經(jīng)
    的頭像 發(fā)表于 12-17 15:05 ?323次閱讀
    <b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的初步認(rèn)識(shí)

    自動(dòng)駕駛中常提的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個(gè)啥?

    在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,經(jīng)常會(huì)聽到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),簡稱為CNN,是一種專門用來處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)(比如圖像)的深度學(xué)習(xí)模型。CNN在圖像處理中尤其常見,因?yàn)閳D像本身就可以看作是由像
    的頭像 發(fā)表于 11-19 18:15 ?2076次閱讀
    自動(dòng)駕駛中常提的卷積<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>是個(gè)啥?

    NMSISI庫的使用

    NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核,旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。 該庫分為多個(gè)功能,每個(gè)功能涵蓋特定類別
    發(fā)表于 10-29 07:07

    NMSIS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫使用介紹

    NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核,旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。 該庫分為多個(gè)功能,每個(gè)功能涵蓋特定類別
    發(fā)表于 10-29 06:08

    在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗(yàn)

    本帖欲分享在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗(yàn)。我們采用jupyter notebook作為開發(fā)IDE,以TensorFlow2為訓(xùn)練框架,目標(biāo)是訓(xùn)練一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    發(fā)表于 10-22 07:03

    CICC2033神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署相關(guān)操作

    在完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化后,需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署到硬件加速上。首先需要將所有權(quán)重?cái)?shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入到存儲(chǔ)內(nèi)。 在仿真環(huán)境下,可將其存于一個(gè)文件,并在 Verilog 代碼中通過 read
    發(fā)表于 10-20 08:00

    液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LNN):時(shí)間連續(xù)性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    神經(jīng)元,但卻能產(chǎn)生復(fù)雜的行為。受此啟發(fā),與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,LNN旨在通過模擬大腦中神經(jīng)元之間的動(dòng)態(tài)連接來處理信息,這種網(wǎng)絡(luò)能夠順序
    的頭像 發(fā)表于 09-28 10:03 ?1202次閱讀
    液態(tài)<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>(LNN):時(shí)間連續(xù)性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性的<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行計(jì)算與加速技術(shù)

    問題。因此,并行計(jì)算與加速技術(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究和應(yīng)用中變得至關(guān)重要,它們能夠顯著提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和效率,滿足實(shí)際應(yīng)用中對快速響應(yīng)和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行
    的頭像 發(fā)表于 09-17 13:31 ?1124次閱讀
    <b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的并行計(jì)算與加速技術(shù)

    無刷電機(jī)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)子位置檢測方法的研究

    摘要:論文通過對無刷電機(jī)數(shù)學(xué)模型的推導(dǎo),得出轉(zhuǎn)角:與三相相電壓之間存在映射關(guān)系,因此構(gòu)建了一個(gè)以三相相電壓為輸人,轉(zhuǎn)角為輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)角預(yù)測,并采用改進(jìn)遺傳算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù),借助
    發(fā)表于 06-25 13:06

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)在電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用

    摘要:針對傳統(tǒng)專家系統(tǒng)不能進(jìn)行自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的問題,本文提出了基于種經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的并步電機(jī)故障診斷方法。本文將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合,充分發(fā)揮了二者故障診斷的優(yōu)點(diǎn),很大程度上降低了對電機(jī)
    發(fā)表于 06-16 22:09

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RAS在異步電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)中的仿真研究

    眾多方法中,由于其結(jié)構(gòu)簡單,穩(wěn)定性好廣泛受到人們的重視,且已被用于產(chǎn)品開發(fā)。但是MRAS仍存在在低速區(qū)速度估計(jì)精度下降和對電動(dòng)機(jī)參數(shù)變化非常敏感的問題。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),使估計(jì)更為簡單、快速
    發(fā)表于 06-16 21:54

    基于FPGA搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟解析

    本文的目的是在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)通過python或者M(jìn)ATLAB訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將訓(xùn)練好的模型的權(quán)重和偏置文件以TXT文件格式導(dǎo)出,然后通過python程序?qū)xt文件轉(zhuǎn)化為coe文件,(coe
    的頭像 發(fā)表于 06-03 15:51 ?1198次閱讀
    基于FPGA搭建<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的步驟解析

    TPU處理器的特性和工作原理

    張量處理單元(TPU,Tensor Processing Unit)是一種專門為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用設(shè)計(jì)的硬件加速。它的開發(fā)源于對人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的需求,尤其是深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 04-22 09:41 ?4363次閱讀
    TPU<b class='flag-5'>處理器</b>的特性和工作原理

    NVIDIA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強(qiáng)功能

    近日,NVIDIA 宣布了 NVIDIA RTX 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強(qiáng)功能。NVIDIA 與微軟合作,將在 4 月的 Microsoft DirectX 預(yù)覽版中增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著色技術(shù),讓開發(fā)
    的頭像 發(fā)表于 04-07 11:33 ?1166次閱讀

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮框架 (NNCF) 中的過濾器修剪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)怎么查看?

    無法觀察神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮框架 (NNCF) 中的過濾器修剪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
    發(fā)表于 03-06 07:10