異形自動插件機人工智能算法以深度學(xué)習(xí)為主
作者：wenwen
發(fā)布時間：2018-12-08
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2010年以來，由于異形自動插件機大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長態(tài)勢，而傳統(tǒng)的計算架構(gòu)又無法支撐深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模并行計算需求，于是研究界對AI芯片進行了新一輪的技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用研究。異形自動插件機AI芯片是人工智能時代的技術(shù)核心之一，決定了平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)和發(fā)展生態(tài)。
一、基本知識及現(xiàn)狀
從廣義上講只要能夠運行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片。但是通常意義上的異形自動插件機AI芯片指的是針對人工智能算法做了特殊加速設(shè)計的芯片，現(xiàn)階段，這些異形自動插件機人工智能算法一般以深度學(xué)習(xí)算法為主，也可以包括其它機器學(xué)習(xí)算法。人工智能與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系如圖所示。
人工智能異形自動插件機與深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)算法，通常是基于接收到的連續(xù)數(shù)值，通過學(xué)習(xí)處理，并輸出連續(xù)數(shù)值的過程，實質(zhì)上并不能完全模仿生物大腦的運作機制。異形自動插件機基于這一現(xiàn)實，研究界還提出了SNN（SpikingNeuralNetwork，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型。
作為第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，SNN更貼近生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——除了神經(jīng)元和突觸模型更貼近生物神經(jīng)元與突觸之外，SNN還將時域信息引入了計算模型。異形自動插件機，目前基于SNN的AI芯片主要以IBM的TrueNorth、Intel的Loihi以及國內(nèi)的異形自動插件機為代表。
佳永異型自動插件機是一家從事電子元件插、貼裝（AI/SMT）設(shè)備研發(fā)、生產(chǎn)和銷售的國家高新技術(shù)企業(yè)。企業(yè)致力于各類自動化裝備的研制，服務(wù)與電子（電器）產(chǎn)品智能組裝的各個工序，從而節(jié)約人力、提高效率。公司于2005年率先在國內(nèi)開發(fā)出八大系列、擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的電子元件插裝設(shè)備：跳線臥式插件機、順序編排機、立式插件機、異型元件插件機、鉚釘機、散裝LED插件機、臥式連體插件機等。其中OIM-2S異型元件插件機便是一款新產(chǎn)品，技術(shù)含量相當(dāng)高。
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