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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