随着人工智能行业的快速突破，人工智能领域各大公司的人才趋势也备受关注。你来了又走，AI江湖上发生了一场大屠杀。当然，AI领导人的更换将对特定公司的业务产生影响。然而，从整个行业的角度来看，人才的频繁流动可能会推动行业的整体进程。我不相信你会颠覆历史。艾未未功夫自1956年问世以来，经历了60年的风风雨雨。它有各种各样的体裁，难以学习，难以练习，也没有很大的成功。很难学习，因为你必须掌握一种称为“算法”的算法。开玩笑的是，人工智能在21世纪拥有强大的数据处理能力。人们很难认为人工智能在进入21世纪后的一天内就具有强大的数据处理能力。这只是一个玩笑，对于没有受过机器训练的人来说，这是不可能的。“深度学习分为许多分支，如DBN、CNN、BP、RBM等。其中，最好的是CNN（卷积神经网络），称为卷积神经网络。它被广泛使用。计算能力被降至最低。”Ai芯片。各种芯片如雨后春笋般涌现。把他们带到火车上很容易。这座寺庙也充满了AI来到人间的喜悦。世界各地的国家都意识到人工智能的重要性，都吃过锅碗瓢盆来欢迎人工智能。2016年，联合国发布了一份通知，呼吁人类讨论机器人的制造和使用如何促进人工智能的进步以及可能存在的社会和道德问题。2016年，美国政府宣布连续三次获得金牌：美国人工智能研究与发展国家战略计划，为人工智能的未来做准备，以及《人工智能、自动化和经济学报告》。他们宣布加入人工智能领域，并描述了这一举措可能带来的光明前景。看到这一点，英国政府立即开出处方，发表了《机器人技术与人工智能》报告，详细描述了机器人技术与英国人工智能的密切关系。凭借算法和计算能力，天地已定。有政策和战略，有温和的风和温和的雨。这是一个产业萌芽、草生长、莺飞翔、繁荣昌盛的时刻。人才流动是产业加速的信号。这本书属于真实故事。芯片定义了产业链和生态系统的基本计算架构。正如CPU是IT产业的核心一样，芯片也是人工智能产业的核心。换句话说，世界上的人工智能芯片分为四大流派：GPU。现在，它就像东邪一样充满活力。它与并行计算形成了先发优势。潜伏在北方的FPGA正秘密地进行纵向和横向的联合。它有指挥英雄的气势，就像丐帮一样。与南方分离的ASIC占据了巨大的市场，并参与了大量的公司。大脑就像芯片，这更“邪恶”“，直接复制大脑的意图也暗含着询问中原的野心。根据互联网上公开发布的信息，今年，四大学校已派出数十名专家参加华山剑辩论。这些专家都是芯片设计阶段的专家。这些专家有什么特点？谁能在中央解放军中竞争ins？下面逐一进行分析。GPU学校应该是市场上最著名的学校。GPU又称视觉处理器，是专门用于图像和视频处理的相关处理芯片。2012年，多伦多大学博士生Alex krizhevsky在Imagenet竞赛中获得2012年冠军。Alex提出了一个很好的模型，该模型在仅使用两个GPU训练深层神经网络方面取得了很好的效果。江湖一下子轰动一时，GPU训练神经网络的潮流由此而来。你知道，过去在人工智能领域，CPU一直被用来处理数据，但CPU的效率太低了。那一年，谷歌曾花费大量资金购买了1.6万个处理器，并将它们塞进谷歌大脑。峰值功耗超过10万瓦，占地面积数十平方米。世界上有多少人买得起16000个处理器？随着alexnet划时代论文的出现，GPU在服务器端风靡全球。有人会问，CPU和GPU都是处理器。他们之间有什么区别？与CPU相比，GPU的出现要晚得多，但并行计算能力往往落后于CPU。并行计算是相对于串行计算而言的。你知道，自从计算机诞生以来，计算机编程几乎一直都是串行计算。绝大多数程序只有一个进程或线程。例如，一个人只能先吃然后看聊天。但是如果更多的人喜欢边吃边聊天呢？遇到这种问题，串行计算是愚蠢的。并行计算可以一次执行多条指令，可以很好地解决吃饭聊天的问题。解决方案可分为时间并行和空间并行。时间并行是指流水线技术，而空间并行是指使用多个处理器并行执行计算。深度学习依赖于神经网络。一般来说，网络越深，训练时间越长。对于某些网络结构，如果使用串行x86处理器进行培训，可能需要数月甚至数年的时间。因此，必须使用并行甚至异构并行方法，以使训练时间可以接受。在当前人工智能芯片领域，GPU的应用领域不容低估。据JonPedie Research（以下简称JPR）市场研究公司统计，从2008年到2015年，除了2008年GPU的市场规模略有下降外，全球独立图形卡的出货量和销售额在其他年份都呈现出明显的上升趋势，并在2012年到2015年加速增长。GPU领域只有两家大公司。一个是NVIDIA，约占70%的市场份额，另一个是AMD，一万年来排名第二，约占30%的市场份额。就GPU用户数量而言，根据NVIDIA 2016年财务报告，与2013年的100个和2014年的1549个相比，2015年有3409家机构或企业使用NVIDIA的GPU产品从事人工智能研究。这些企事业单位包括各大高校的人工智能实验室、互联网企业、军工企业等。虽然amd落后于NVIDIA，但2016年其市场份额呈上升趋势。在发布了代号为Vega Vega Vega Vega的GPU芯片后，市场受到了欢迎，未来可能还会继续上涨。缺点是GPU消耗大量电源（例如，高端图形卡的功耗为200W以上）。一旦开启，散热就会成为一个麻烦。FPGA和GPU的缺点是它们太贵并且有副作用。冷却是一个大问题。我该怎么办？Xilinx和其他公司已经改进了FPGA的许多技术，使其价格低廉、功耗低，这使得实践更加有趣。因此，越来越多的人追随FPGA，组建了一所专业学校。FPGA来自哪里？最初，Xilinx早在1984年就发布了世界上第一个FPGA。当时，FPGA芯片尺寸很大，但成本不低。1992年以后，由于FPGA采用了新的处理节点，卷积神经网络首次在FPGA上实现。但直到2000年，FPGA Dan方法结合“整容手术”“过一段时间，就会有一点成功。容量变化是指FPGA不仅是一个门阵列，而且是一个与可编程逻辑集成的复杂功能集。自2008年以来，FPGA不仅可以集成越来越多的系统模块和集成重要的控制功能，还可以使用更高效的系统编程语言，如OpenCL和C语言，通过一种类似于软件的过程，减少了硬件编程的难度。因此，自2011年以来，出现了大规模的基于FPGA的算法研究。简而言之，FPGA的全称是“现场可编程门阵列”。其基本原理是将一个大的n

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