人工智能(AI)和机器学习(ML)应用程序是通过高性能VLSI架构加速的,这允许在广泛的学科中实时推理,分析和决策。在本文中检查了VLSI体系结构的设计,开发和实施,重点是可扩展性,效率和实用性。该研究的主要目标是检查建筑范式,优化策略,节能设计概念,绩效评估方法以及对AI和ML的高性能VLSI体系结构的实际用途。对AI和ML应用的VLSI设计的研究,案例研究和政策含义的彻底分析都是方法论的一部分。主要发现强调了高性能VLSI架构的各种建筑范式,优化策略以及实际使用,以及实施困难和政策后果。政策后果强调了道德审议,遵守法规和国际合作在保证人工智能和机器学习的认真和公平应用方面的重要性。通过对高性能VLSI体系结构对AI和ML应用的设计,优化,部署和政策含义提供见解,这项研究促进了我们对这些技术以及AI-Driven技术领域的集体理解。由于这种融合,已经出现了专门为AI和ML应用设计的高性能计算平台的新时代。近年引言由于机器学习(ML)和人工智能(AI)与VLSI(非常大规模的集成)体系结构的融合,计算范例发生了重大变化。由于不断需要更多的处理能力来处理大量数据并运行复杂算法,并以前闻所未闻的效率运行复杂的算法,工程师和学者正在调查新的VLSI体系结构,这些vlsi体系结构承诺无与伦比的性能(Ande,2018)。
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