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AI硬件
1. AI硬件概述
- 定义和分类
- 发展历程
- AI硬件在AI生态系统中的角色
2. AI芯片技术
- CPU、GPU、FPGA、ASIC比较
- 神经网络处理器(NPU)
- 边缘AI芯片
- 量子计算在AI中的应用
3. AI加速器
- 张量处理单元(TPU)
- 视觉处理单元(VPU)
- 深度学习加速器
4. AI存储技术
- 高带宽内存(HBM)
- 非易失性内存(NVM)
- 存内计算技术
5. AI感知硬件
- 智能传感器
- 神经形态计算设备
- 生物启发的AI硬件
6. AI硬件的应用领域
- 数据中心和云计算
- 移动设备和物联网
- 自动驾驶和机器人
- 智能家居和消费电子
7. AI硬件的性能评估
- 基准测试和评估指标
- 能效比和成本效益分析
- 可靠性和安全性考量
8. AI硬件的设计和制造
- 芯片设计流程
- 先进制程技术
- 封装和散热解决方案
9. AI硬件产业生态
- 主要厂商和竞争格局
- 供应链分析
- 投资趋势和市场预测
10. AI硬件的未来发展方向
- 3D芯片和异构集成
- 光子计算
- 类脑计算硬件
- 可重构AI硬件
11. AI硬件与软件协同优化
- 硬件感知的AI算法
- 神经网络压缩和量化技术
- 自动化硬件生成工具
12. AI硬件的挑战和机遇
- 摩尔定律的极限
- 能源效率和可持续性
- 安全性和隐私保护
- 标准化和互操作性