Beginn einer neuen Ära der Rechenleistung
Am 21. Oktober stellte Zhicun Technology vor, wie die Spracherkennung anhand der Entwicklungsplatine für In-Memory-Computing-Chips überprüft werden kann.
01. Kompilierungstoolkette, Algorithmus ...
Ökologischer Endpunkt: Industrialisierung des In-Memory-Computing
In der Themenaustauschsitzung stellte Zhang Aifei, Leiter der Kompilierungs-Toolkette von Zhicun Technology, vor, dass die von Zhicun unabhängig entwickelte WitinMapper-Kompilierungs- und Kompilierungs-Toolkette den Algorithmus durch mehrstufige IR-Konvertierung auf den Beschleuniger WTM2101MPU abbildet und dabei auf Ganzzahlbasis unterstützt Lineare Programmierung (ILP). Die einzigartige Matrixblock-Mapping-Strategie und die neuartige Technologie zur Optimierung des Matrixblock-Betriebs verkürzen nicht nur den Entwicklungszyklus für die Zuordnung neuronaler Netzwerkalgorithmen auf In-Memory-Computing-Chips erheblich, sondern verbessern auch die Rechenressourcennutzung des Speichers und der Rechenleistung Array und verbessern die Berechnungsgenauigkeit.
Zhang Aifei, Leiter der Kompilierungs-Toolkette bei Zhicun Technology
Algorithmen sind ein Schlüsselfaktor bei der Realisierung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz und ergänzen das Design und die Optimierung von KI-Chips. Yang Xitong, Leiter der Algorithmenentwicklung bei Zhicun Technology, teilte vor Ort mit: In Kundentests, die auf marktgängigen Algorithmen basieren, kann der Leistungsvorteil von In-Memory-Computing-Chips um ein Vielfaches stärker sein als bei herkömmlichen Computing-Architektur-Chips; nach Optimierung für in -Speicher-Computing-Chips, der Algorithmus wird tatsächlich ausgeführt Die Verzögerung, der Stromverbrauch und die Wirkung haben offensichtlichere Vorteile. Am Beispiel der Sprachbefehlserkennung verwendet Zhicun Technology Deep-Learning-Algorithmen, und die Erkennungsrate kann mehr als 97 % erreichen. Gleichzeitig beträgt der Chip-Betriebsstrom nicht mehr als 0,3 mA und die Verzögerung beträgt weniger als 50 ms.
Yang Xitong, Leiter der Algorithmenentwicklung bei Zhicun Technology
02.Der erste In-Memory-Computing-Workshop
Überprüfung der Spracherkennung basierend auf dem WTM2101-Evaluierungsboard
Bei dieser Twin Cities Carnival-Veranstaltung planten Zhicun Technology und CSDN den ersten In-Memory-Computing-Workshop: Basierend auf dem WTMDK2101-X3-Evaluierungsboard und am Beispiel der bereitgestellten chinesischen und englischen Wake-Word-Datensätze wurde das Modelltraining abgeschlossen und übertragen , und es wurde erfolgreich ausgeführt Betrachten Sie die Aufgabe als abgeschlossen.
Im Gegensatz zu den meisten Workshops integriert diese Aufgabe Hardware und Software, einschließlich mehrerer Schritte wie Algorithmentraining und -quantifizierung, Konvertierung von Algorithmusmodellen, Programmierung von Algorithmusmodellen und Ausführung von Algorithmen. Die anwesenden KI-Enthusiasten hatten umfassende Erfahrungen mit dem Algorithmus-Trainings- und Transplantationsprozess auf Basis von Chips mit In-Memory-Computing-Architektur.
03. Begrüßen Sie weitere neue Kräfte
Entdecken Sie mit uns die Zukunft der KI
Interessanterweise wurden die ersten Technologiebegeisterten, die diese Aufgabe in Peking und Hangzhou bewältigten, alle nach dem Jahr 2000 geboren, und selbst die meisten Teilnehmer waren aufstrebende Kräfte im Technologiebereich. Einer der preisgekrönten Studenten des Pekinger Bahnhofs schrieb in seinem Blog:
Persönlich habe ich nur sehr wenig Erfahrung mit KI und habe nur einige Erfahrungen im Front-End-, Back-End- und Embedded-Bereich. Obwohl diese Aktivität für Senioren im KI-Bereich eine relativ einfache Aufgabe sein mag, macht mich dieses Erfolgserlebnis sehr zufrieden und ich kann die Rolle jedes Prozesses im Allgemeinen verstehen.
...Ich kann allmählich spüren, dass KI (insbesondere die aktuelle AIGC) einen ebenso wichtigen Einfluss auf den eingebetteten Bereich hat. Zu diesem Zeitpunkt beschränkt sich mein Lernen noch auf einige einfache Steuerelemente wie RTOS. Vielleicht lernen Sie nach einer Vertiefung des Studiums in Zukunft auch etwas im Bereich des eingebetteten Deep Learning
——Neu gepostet vom CSDN-Blogger: Gray Sea Loose
Das Feedback, das uns jeder Technikbegeisterte gibt, inspiriert Zhicun Technology dazu, sich technisch und ökologisch weiter zu verbessern. Seit seiner Gründung repräsentiert Zhicun Technology stets den Bereich der In-Memory-Computing-Chips und ist ein Vorreiter bei neuen Computerarchitekturen und fortschrittlicher Rechenleistung. Das In-Memory-Computing-Trainingslager wird weiterhin stattfinden, also bleiben Sie dran!