六月_AI晶片專題|一個人的雲端之AI 訓練晶片趨勢解析(下)
晶片種類介紹
AI技術自1950年代發展至今歷經符號邏輯、專家系統、機器學習等階段,2012年AlexNet以深度學習模型奪得ImageNet冠軍,開啟AI的新時代。隨後RNN、GAN等架構相繼出現,Google開發的Transformer更成為現今大語言模型(LLM)的基礎。這些模型普遍特徵是包含大量神經元、權重與層數,具高度複雜性,並以乘積累加運算(MAC)為核心。模型訓練需從初始權重出發,透過推論結果反向修正數以億計的權重,需經數千至數萬次迭代才能收斂。龐大的資料運算需求催生出AI專用硬體,稱為神經網路處理器(NPU)以加速計算。AI模型開發分
更多詳細內容,請註冊會員或登入會員登入.