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AI Flood 将芯片推向边缘，第一部分
本文从多个角度深入探讨了在嵌入式系统中注入本地化 AI 的业务和技术。 圣何塞——列出从事某种形式人工智能的半导体公司很容易——几乎所有这些公司都是如此。机器学习的广泛潜力正在吸引几乎所有芯片供应商探索这一新兴技术，尤其是在网络边缘的推理处理方面。
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AI Flood 将芯片推向边缘，第二部分
许多公司一直在提供在现有 CPU、GPU 和 DSP 内核上运行深度学习作业的软件。Arm 甚至举办了关于在其低端 Cortex-M 内核上运行计算机视觉任务的网络研讨会，尽管它还推出了专门用于深度学习的加速器内核。
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AI Flood 将芯片推向边缘，第三部分
迄今为止，我们已经追踪了 20 多家致力于客户端 AI 加速器的公司——其中有几家在中国。还有很多。 在2017 年 7 月中国人工智能初创公司盛行的报告中，连续创业者 Chris Rowen报道了我们尚未听说过的几个，包括 DeepGlint、Emotibot、旷视、Intellifusion、Minieye、Momenta、MorphX、Rokid、SenseTime 和 Zero视觉中的零机器人和音频中的 AISpeech、Mobvoi 和 Unisound。
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AI Flood 将芯片推向边缘，第四部分
英伟达在这里是一匹黑马。它凭借2017 年 5 月宣布的大型 Volta V100 GPU 主导了基于云的培训市场。但它也希望通过今年晚些时候推出的 Xavier 芯片进入自动驾驶汽车领域。
