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知合计算 苏中-开源大模型创新背后的 RISC-V 算力架构革新.pdf

上传人: 探** 编号:711797 2025-06-04 18页 3.04MB

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本文主要内容概述如下: 1. 人工智能发展历程:从符号主义(如亚里士多德的三段论)到链接主义(如神经网络),再到当前的大模型如GPT-3和BERT。 2. 算力架构演变:介绍了从CPU到GPU的转变,以AlexNet为例,指出了算力需求的大幅增长。 3. RISC-V的兴起:文章强调RISC-V作为开源精简指令集架构,具有可扩展性和自主可控的特点,适合AI时代的高性能计算需求。 4. RISC-V的优势:对比X86和ARM架构,RISC-V具有更少的指令(47条基础指令)、高能效比和低功耗。 5. AI算力需求:提出了Matrix Extension的概念,指出其算力可灵活配置,优于传统的Vector Extension。 核心数据引用: - AlexNet包含6000万个参数、65万个神经元。 - RISC-V架构的SPECint2006评分每两年提升2/GHz。 关键点分条列出: - 人工智能发展从符号主义到链接主义,再到多模态AI。 - 算力架构由CPU转向GPU,RISC-V成为AI时代的新选择。 - RISC-V具有开源、可扩展、低功耗的特点。 - Matrix Extension提供更灵活的算力配置,优于Vector Extension。
"RISC-V如何重塑AI算力?" "开源硬件的无限潜力在哪儿?" "AI时代的最佳CPU架构是啥?"
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