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为各种 AI 硬件架构创建软件开发工具的挑战.pdf

上传人: c** 编号:464917 2025-01-12 15页 2.52MB

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Eric Stotzer在报告中探讨了为多样化的AI硬件架构创建软件开发工具的挑战。他指出,AI模型开发涉及多个领域,包括AI网络理论、高性能计算、高级语言编译器及嵌入式系统软件等。虽然开源AI编译器和工具链如XLA、IREE、Glow、TVM等已做出贡献,但AI模型理论和构建、高性能计算、高级语言编译器及嵌入式系统软件的交集领域仍充满挑战。此外,AI模型开发框架的多样性(如Keras、Caffe、TensorFlow等)虽然促进了创新,但也给行业平台带来了挑战。Cadence Design Systems的NeuroWeave® SDK旨在解决这些挑战,将AI模型从Python转换为边缘质量的嵌入式代码,支持各种部署场景。报告强调,标准化将是推动新技术发展的关键,呼吁业界共同合作, convergence on a shared AI model representation,以应对这一挑战。
挑战与机遇" 如何应对多样的AI硬件架构挑战" 软件开发工具的挑战与解决方案"
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