集微网消息，百度AI芯片部门昆仑近日完成一轮融资，知情人士透露，昆仑估值约为20亿美元。目前，昆仑芯片主要被百度用于智能电动汽车和云计算。百度将在AI芯片相关领域持续发力。
人工智能算法中存在着很多复杂计算。现在的AI处理器多通过单指令的方式调用专用的复杂计算单元来实现复杂计算。由于这些复杂计算单元占用的逻辑面积相对较大，在多核AI处理器中，如果每个处理器核都独享这些复杂计算单元，则会占用很大的芯片面积，实现代价太大；而且在实际应用场景中，这些复杂计算指令的使用频率也不是特别高，每个处理器核独享时，对这些复杂计算单元的利用率也不高。
为此，百度于2020年6月30日申请了一项名为“复杂计算装置、方法、人工智能芯片和电子设备”的发明专利（申请号: 8.3）,申请人为北京百度网讯科技有限公司。
图1为本发明提出的AI芯片结构示意图。该AI芯片中多个指令来源100均与复杂计算装置200连接，指令来源100可为AI处理器核。其中，复杂计算装置200包括输入接口210、多个计算部件220以及输出接口230。输入接口210可以连接于多个AI处理器核100与多个计算部件220之间，输出接口可以连接于多个计算部件220与多个AI处理器核100之间。
多个计算部件220构成特殊功能单元，每个计算部件220具有独立的运算能力，可以实现某种类型的复杂计算。计算部件220包括以下至少一项：专用集成电路、芯片和现场可编程门阵列。
AI处理器核100可以在接收到待执行指令的情况下，对待执行指令进行译码，并将译码后的数据拼接成复杂计算指令。AI处理器核100可以向复杂计算装置200的输入接口210发出指令请求，输入接口210再从每个AI处理器核100中获取复杂计算指令，并根据各复杂计算指令中的计算类型将其分别仲裁给对应的计算部件220。
计算部件220从接收到的复杂计算指令中获取源操作数以进行复杂计算，并生成计算结果指令反馈给输出接口230。计算结果指令中包括指令来源标识、计算结果以及写回地址等。其中，计算结果即为该计算部件220对源操作数进行复杂计算的计算结果，指令来源标识和写回地址来自于该计算部件220接收到的复杂计算指令中的数据。
输出接口230从各计算部件220中接收计算结果指令，并根据其中的指令来源标识将各计算结果指令中的计算结果和写回地址分别仲裁给对应的指令来源，如AI处理器核100。AI处理器核100根据写回地址将计算结果写入内部寄存器中。
简而言之，百度的AI芯片专利，通过与各指令来源弱耦合，实现了多指令来源共享SFU，并减少了指令来源调用SFU进行复杂计算时的数据通路，降低了AI芯片的面积开销和功耗开销。
百度是全球领先的AI公司，在AI算力、算法、开放平台、开发者生态等方面建立了领先优势，进入强劲增长的快车道。在云、AI、互联网融合发展的大趋势下，百度布局多引擎增长新格局，积蓄起支撑未来发展的强大势能。
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存算一体的芯片运算无需数据读写和数据搬运，可以突破瓶颈提高芯片效率。 36氪获悉，存算一体芯片设计公司「知存科技」宣布完成近亿元人民币的A轮融资，此轮融资中芯聚源领投，普华资本、招商局创投、三峡鑫泰、科讯创投、燕缘雄芯跟投。CEO王绍迪告诉36氪，此轮融资将主要用于完成芯片的量产工作。 知存科技成立于2017年，主要研发NOR Flash存算一体AI芯片，主要针对语音识别和视觉识别两个领域，目前正在进行Demo芯片的测试，运算效率为15TOPS/W，预计半年内进入量产阶段。 上世纪40年代，冯诺依曼确立了处理器和存储器分离的基本计算架构，即数据和程序存入存储器中，处理器调出数据计算之后再传送回存储器当中。这一架构也是目
公司—知存科技完成近亿元人民币A轮融资 /
人工智能（AI）主要包括三大要素，分别是数据、算法和算力。 其中数据是基础，正是因为在实际应用当中的数据量越来越大，使得传统计算方式和硬件难以满足要求，才催生了AI应用的落地。而算法是连接软件、数据、应用和硬件的重要桥梁，非常关键。算力方面，主要靠硬件实现，也就是各种实现AI功能的处理器，而随着应用和技术的发展，能实现各种算力、满足不同应用的AI处理器陆续登场，经过不同的发展阶段，发挥着各自的作用。 在比较成熟的AI平台方面，在2012年出现了AlexNet，一直到最近，2018年出现了AlphaGo Zero，在短短的6年内，算力提高了20多万倍，这完全不同于传统计算硬件（如CPU、MCU等）的演进轨迹，速度之惊人令我们难
之间的争夺，未来谁是赢家？ /
10月31日消息，据国外媒体报道，目前，谷歌、facebook、微软、亚马逊和百度等互联网巨头在探索多种能推动人工智能发展的芯片技术，它们的选择将改变英特尔、英伟达等芯片厂商的命运。但目前，即使这些互联网巨头的计算机科学家，也不清楚未来的发展方向。 互联网巨头依赖安装有数以千计服务器的数据中心对外提供服务，每台服务器的引擎都是cpu(中央处理器)。但是，随着采用一种被称作深度神经网络的人工智能技术，这些公司开始采用cpu之外的其他类型处理器。通过分析海量数据，神经网络能学会完成包括从识别照片中人脸和物体到语言翻译在内的任务，它们需要cpu之外的其他类型处理器。 因此谷歌开发了tensor processing unit
欧洲芯片制造商意法半导体和芯片设计软件制造商新思科技周二表示，意法半导体首次使用在微软云上运行的人工智能软件来设计工作芯片。 S江南体育官网T表示，这一成就将有助于解决日益严重的问题，即在可接受的时间内完成越来越复杂的设计。 该公司是使用人工智能帮助设计芯片的几家公司之一。新思表示，他于2020年提供的工具已被用于帮助三星、SK 海力士和其他公司设计了超过 100 种不同的芯片。 芯片上数十亿个晶体管的准确布局对其最终性能有很大影响。工程师们使用新思等软件来摆放位置，对几种可能的设计进行多轮实验以找到最佳设计。 近年来的问题是芯片变得越来越复杂复杂，这意味着正确的设计需要进行越来越多的实验。 但业务截止日期并没有变长：客户仍然
4 月 12 日消息，彭博社的马克・古尔曼在最新一期 Power On 时事通讯中，认为苹果正加速研发 M4 系列 Apple Silicon 芯片，有望提前到 2024 年年底装备在新款 Mac 设备中，且重点提高处理 AI 任务的性能。 苹果公司于去年 10 月发布了 M3、M3 Pro 和 M3 Max 芯片，古尔曼认为苹果同样会在今年 10 月前后推出 M4 系列芯片。 古尔曼认为苹果会率先升级 iMac 、低端 14 英寸 MacBook Pro 、高端 14 英寸 MacBook Pro 、16 英寸 MacBook Pro 和 Mac mini 机型；然后在 2025 年春季更新 13 英寸和 15 英寸 MacBo
全球科技大厂纷揭露人工智能(AI)最新布局蓝图，AI领域俨然成为新世代主流战场，近期芯片业者英特尔(Intel)、 NVIDIA 、 高通 (Qualcomm)与AMD(AMD)持续扩大AI平台投入力道，2017年势将掀起激战，并酝酿新一波洗牌潮。下面就随嵌入式小编一起来了解一下相关内容吧。 近年AI相关技术与应用发展，包括微软(Microsoft)、Google、Facebook、IBM、百度、阿里巴巴等陆续释出机器学习、深度学习等AI应用进展， 高通 、 NVIDIA 与英特尔等芯片大厂亦纷纷展示平台技术整合实力，AI将成为规模更大且竞争更激烈的新世代战场。 英特尔多方强化AI平台战力 在智能手机市
2016 年的春天，一场 AlphaGo 和顶级围棋高手李世石的人机世纪对战把全球推上了人工智能（AI）浪潮的新高度；继 2017 年后，今年 3 月初“人工智能”再次被写入《政府工作报告》，总理强调要加强新一代 AI 研发的应用，在医疗、养老、教育、文化和体育等多领域推进 AI 的应用和落地。毋庸置疑，AI 是目前最热门的话题之一。 Synopsys 中国区副总经理沈莉 “这是最好的时代，因为我们都在做 AI，这也是最坏的时代，因为我们都在做 AI，机遇和挑战并存。”Synopsys 中国区副总经理沈莉在“人工智能芯片设计及应用论坛第二期上海站”上致辞表示。 在人工智能芯片设计及应用论坛第一期北京站上，来自高通，百度、地平线
科技公司在人工智能芯片的争夺战中又多了一个参与者。微软刚刚在夏威夷的火鲁奴奴宣布将打造人工智能芯片并用于全新的Hololens AR设备。 不过有分析师认为，微软不是一家传统的芯片厂商，投身芯片研发会面临一定的风险。Gartner分析师盛陵海对第一财经记者表示：“微软并不适合做硬件，公司的KPI和流程都不适合。但为什么还是要做?因为硬件中含有软件的机会，任何人工智能芯片的加速都是与软件算法有关。” 应用于新版Hololens 无论是数据收集，还是对数据的分析和传输，半导体芯片都在其中发挥着无可替代的关键作用。不断增长的数据体量对计算速度和设备的要求越来越高，如何让数据处理的过程变得快速而无感，成为硬件厂商的一
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