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    隨州家裝最全電工材料清單以及需要多少費用

    發(fā)布時間:2021-07-19 09:25:06 已有欣賞

    電工為完成這些計算,芯片設(shè)計中,會增加很多運算單元,如幾千到幾萬個運算單元。隨著運算單元數(shù)目的增加,每個運算單元能夠使用的存儲器的帶寬和大小都在減小。

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    因此,存儲器會成為計算瓶頸。由于深度學(xué)習(xí)并不屬于通用計算的范疇,馮·諾伊曼(John von Neuman)架構(gòu)的存儲和計算分離,已經(jīng)不適合數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能應(yīng)用需求。頻繁的數(shù)據(jù)搬運,導(dǎo)致的算力瓶頸以及功耗瓶頸,已經(jīng)成為更先進算法探索的限制因素。類似于腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的存內(nèi)計算架構(gòu),將數(shù)據(jù)存儲單元和計算單元融合為一體,這樣能顯著減少數(shù)據(jù)搬運,提高計算并行度和能效。而計算存儲一體化,在硬件架構(gòu)方面的革新,也將突破AI算力瓶頸。傳統(tǒng)單體智能,無法滿足協(xié)調(diào)大規(guī)模智能設(shè)備共同完成實時感知和決策等工作。但隨著物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同感知技術(shù)、5G高速通信技術(shù)的發(fā)展,多智能體之間的協(xié)同合作,將會成為可能。

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    多智能體協(xié)同,將使物聯(lián)網(wǎng)進一步智能化,并進一步強化智能系統(tǒng)的價值。比如,大規(guī)模智能交通燈調(diào)度,將實現(xiàn)動態(tài)實時調(diào)整;倉儲機器人協(xié)作,將完成貨物分揀的高效協(xié)作;無人駕駛車可以感知全局路況;群體無人機協(xié)同,將高效打通最后一公里配送,超大規(guī)模的智能終端合作成為可能。

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