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          央視主持人大賽

          經濟觀察網 記者 潘俊田 9月8日,新思“2023新思科技開發者大會”在上海召開,科技開會議中的大戰央視主持人大賽論壇環節,新思科技全球技術創新與戰略合作副總裁王秉達,模型臺積電(中國)副總經理陳平,時代芯擎智能創始人汪凱、片挑新思科技中國區副總裁王小楠分享了從芯片制造、新思設計到應用各個層面,科技開大模型對其帶來的大戰挑戰。

          陳平從芯片制造的模型角度認為大模型是更大的“動物”,對于制造公司而言是時代更大的壓力。

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          他認為大模型需要大算力,片挑因而需要先進工藝,新思一方面需要在單位面積里做出更多的科技開晶體管,另一方面需要把芯片做大,大戰央視主持人大賽主要是通過3D的技術。除此之外他還認為這樣的芯片還需要有很高的能效比,因此需要更高效的晶體管。

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          “AI出現之后,對于芯片的開發是一種加速,迭代速度更快,因此對于工藝的要求更高。”他總結道。

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          設計層面,王小楠介紹到大模型的機制和傳統的芯片機制不同,更類似于人腦,因此從芯片設計角度來講,每一個計算單元需要的算力需要增加,帶寬的需求和互聯互通的需求都在變高。

          “所以這些對我們芯片設計,包括EDA工具以及通過EDA來支持這些芯片的實現都增加了新的挑戰,但同時這也是新的機遇。”他總結道。

          陳平認為生成式AI為芯片從業者而言提供了一個充滿了機遇的時代。他認為生成式AI能夠推動芯片在5G、汽車等領域的應用。

          王小楠則認為生成式AI不是一個賽道,而是一個技術,他建議芯片從業者掌握自己最核心的技能,然后應用到比較有前景的領域中去,大模型還有很多落地的場景和機會,比如數據中心和汽車。

          大模型在汽車領域的應用上,汪凱認為自動駕駛是執行預定好的編程規則,不可避免地會碰到不能解決的問題,尤其是在一些特殊的環境中,大模型試圖以人類的思維去解決自動駕駛上的一些問題,對于自動駕駛能力的提高很有幫助。

          但是他認為大模型真正想在自動駕駛上面有所作為還面臨五大挑戰。首先是大模型的算力挑戰,汽車領域需要實時處理問題,如果應用大模型,計算能耗非常大;其次是數據的質量問題,如果想要一個很好的汽車大模型,需要大量的數據訓練;第三是數據的可靠性問題,用于訓練的數據必須是正確的;第四是數據的追溯性問題,以黑盒形式出現的大模型,很難在自動駕駛的過程中去解釋為何汽車采取此種行為;第五是法律法規問題,大模型需要根據不同的地理環境以及政策法律來決定何時落地,因此還需一段時間。

          王小楠則介紹,如果后續將大模型落地到APP端,需要做很多的垂直整合,根據不同的應用場景進行整理,需要對大模型做相應的優化和裁剪,因此不同的開發者能夠有不同的機會。

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