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神经处理单元每秒执行的 TERA 操作数 (TOPS)
在人工智能和机器学习时代，对高效、强大的硬件加速器的需求对于嵌入式系统和边缘设备的实时处理和低功耗至关重要。神经处理单元 (NPU) 旨在处理深度学习任务的高计算需求，其基准是其每秒执行大量操作的能力。评估 NPU 性能的主要指标是每秒万亿次操作 (TOPS)，这是一种计算吞吐量度量，代表每秒万亿次操作。本文探讨了 TOPS 作为关键性能指标的作用，研究了它如何影响从自动驾驶汽车到移动设备等各个领域的 NPU 设计、优化和应用。此外，我们讨论了仅依赖 TOPS 的局限性，包括由于功率效率、内存带宽和特定于模型的要求不同而导致的性能差异。通过分析案例研究并将 TOPS 与其他指标进行比较，本研究旨在全面了解 TOPS 如何影响 NPU 开发以及对推进 AI 驱动技术的更广泛影响。
学习了基于深度学习的移动 NPU 的智能手机 ISP，移动 AI 2021 挑战赛：报告
随着手机摄像头的质量开始在现代智能手机中发挥关键作用，人们越来越关注用于改善手机照片各个感知方面的 ISP 算法。在这次移动 AI 挑战赛中，目标是开发一个基于深度学习的端到端图像信号处理 (ISP) 管道，该管道可以取代传统的手工制作的 ISP，并在智能手机 NPU 上实现近乎实时的性能。为此，参赛者获得了一个新颖的学习到的 ISP 数据集，其中包含使用索尼 IMX586 Quad Bayer 移动传感器和专业的 102 兆像素中画幅相机拍摄的 RAW-RGB 图像对。所有模型的运行时间都在联发科 Dimensity 1000+ 平台上进行评估，该平台配备专用的 AI 处理单元，能够加速浮点和量化神经网络。所提出的解决方案与上述 NPU 完全兼容，能够在 60-100 毫秒内处理全高清照片，同时实现高保真效果。本文提供了本次挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
苹果的外部增长与AI PC时代
- M4 芯片是采用第二代 3 纳米工艺制造的系统级芯片 (SoC)，其特点是最大限度地提高能效 - Apple 解释说，M4 芯片的性能与 M2 芯片相同- M4芯片配备高达10核CPU和10核GPU - M4芯片的NPU配备了迄今为止最快的神经引擎，处理性能达到每秒38万亿次 - M4芯片的NPU计算性能现有的AI PC是英特尔酷睿Ultra的11TOPS（每秒10万亿次运算），相比于AMD Ryzen 8000系列的16TOPS和Apple M3的18TOPS，性能要高得多。
按释放
q.ant使云访问其第一个光子芯片用于AI推理实时测试q。在内部具有光子芯片的节能本机处理单元。第一代是针对人工智能推断量身定制的，以改善下一代 - 纳特纳特人的碳足迹。Stuttgart - 2024年9月12日 - Q。通过用光而不是电子处理数据，Q.ant的光子本地计算技术预计将比当今的芯片技术更有效地执行复杂的计算任务。通过允许对公司NPU的云访问，用户可以通过示例性展示柜体验这种创新的光子芯片技术：手写的合理化。Q.ant邀请创新者和研究人员参加可以重塑数字景观的转变。在此演示中，Q.ant可以瞥见高性能计算（HPC），物理模拟和人工智能的下一代计算应用程序。感兴趣的人可以在q.ant网站上查看演示，网址为https://native.qant.com/。Light vs Silicon -NPU在数据处理中的能量优势这个展示是当今每个数据中心中发现的任务的代表性示例。与标准CMOS处理器不同的是，Q.Ant的NPU过程数据。此范式偏移允许q.ant以更有效的方式执行基本的数学操作。例如：虽然传统的CMOS处理器需要1,200个晶体管才能执行简单的8位乘法，但使用单个光学元素实现了这一点。仅对于此操作，Q.ant NPU的功率比其常规CMOS对应物高三十倍。“随着对AI的需求的不断增长，对节能解决方案的需求也会增长。Q.ant正在以功能正常的光子处理器的身份领先 - 大多数其他研究阶段仍在。”“此演示突出了解决AI能源需求和更广泛的碳挑战的重要一步。我们邀请研究人员和开发人员通过动手演示探索光子计算的现实潜力。”秘密酱：芯片材料是Q的关键要素它是所有Q.ant npus的骨架，可确保在芯片水平上精确的光控制。该初创公司自2018年成立以来就一直在开发该平台，并控制整个价值链 - 从原材料到完成的芯片。
大数据辅助数字双胞胎用于高级材料的智能设计和制造：从原子到产品
1个国家主要实验室固化加工，西北理工大学，西安710072，中国Shaanxi。2高性能数值模拟与应用物理与计算数学研究所的CAEP软件中心，中国北京100088。3 CRRC Tangshan Co.，Ltd，Tangshan 063035，Hebei，中国。4西方超导技术有限公司，Xi'an 710018，Shaanxi，中国。5北京科学技术大学高级金属和材料的国家主要实验室，中国北京100083。6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州公园宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程系，美国16802。 7创新中心，NPU重庆，重庆401135，中国。 8 XI'AN技术大学材料科学与工程学院，Xi'an 710048，Shaanxi，中国。6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州公园宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程系，美国16802。7创新中心，NPU重庆，重庆401135，中国。8 XI'AN技术大学材料科学与工程学院，Xi'an 710048，Shaanxi，中国。8 XI'AN技术大学材料科学与工程学院，Xi'an 710048，Shaanxi，中国。
intel®Core™Ultra 200S系列处理器的边缘...
Ultra处理器（S系列）专门针对需要强大的CPU性能，大量内存和广泛的I/O连接性的边缘AI应用程序进行了设计。它具有多达36个平台的处理能力顶部，并结合了P型核和电子核，IntegratedIntel®Graphics和Intel®AIBoost（NPU）在灵活的LGA插座设计中，使其能够有效地执行复杂的AI任务。
Ryzen AI - 版本 1.3 AMD
AMD Ryzen™AI 软件包括用于在搭载 AMD Ryzen™AI 的 PC 上优化和部署 AI 推理的工具和运行时库。Ryzen AI 软件使应用程序能够在 AMD XDNA™ 架构内置的神经处理单元 (NPU) 以及集成 GPU 上运行。这使开发人员能够构建和部署在 PyTorch 或 TensorFlow 中训练的模型，并使用 ONNX Runtime 和 Vitis™AI 执行提供程序 (EP) 直接在搭载 Ryzen AI 的笔记本电脑上运行它们。