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算力即服務(wù),首個(gè)基于RISC-V算力的行業(yè)大模型生態(tài)系統(tǒng)問世

RISCV國際人才培養(yǎng)認(rèn)證中心 ? 2024-10-26 08:05 ? 次閱讀

近年來,我國始終將“數(shù)字化”“智能化”擺在關(guān)鍵位置,一再強(qiáng)調(diào)加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。

2022年OpenAI發(fā)布的ChatGPT及其背后的GPT系列預(yù)訓(xùn)練基座大語言模型,引領(lǐng)了從判別式小模型轉(zhuǎn)向生成式大模型的發(fā)展熱潮。各行各業(yè)紛紛嘗試借助基座大模型打造垂類大模型行業(yè)應(yīng)用,期望給業(yè)務(wù)帶來新的突破,同時(shí)又深深擔(dān)心算力供應(yīng)的穩(wěn)定性和安全可靠性。

廣州希姆半導(dǎo)體科技有限公司(后文中簡(jiǎn)稱希姆計(jì)算)作為一家致力于研發(fā)AI領(lǐng)域?qū)S眉軜?gòu)處理器的公司,始終深耕RISC-V路線并以商業(yè)落地為導(dǎo)向,是少數(shù)從芯片指令集到上層應(yīng)用全面布局的創(chuàng)新型企業(yè)。隨著大模型的火熱,希姆計(jì)算敏銳的覺察到各行業(yè)對(duì)優(yōu)質(zhì)且安全可靠算力服務(wù)的需求,積極跟進(jìn)AI行業(yè)前沿技術(shù)并落地行業(yè)應(yīng)用,旨在基于RISC-V本身強(qiáng)大的自主可控標(biāo)準(zhǔn)化優(yōu)勢(shì)通過軟硬一體的大模型解決方案為政企客戶的數(shù)智化轉(zhuǎn)型賦能。

大模型、智能體、數(shù)據(jù)治理——

政企場(chǎng)景落地的關(guān)鍵

在數(shù)智化轉(zhuǎn)型的大潮中,政企面臨著處理與分析海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn),并且普遍存在業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜、定制化要求高、部門協(xié)同難度大、數(shù)據(jù)壁壘難以打破等困難,單一技術(shù)手段難以應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,亟需平臺(tái)級(jí)產(chǎn)品促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展、提升競(jìng)爭(zhēng)力。

經(jīng)過對(duì)政企場(chǎng)景進(jìn)行了深入調(diào)研,希姆計(jì)算設(shè)計(jì)開發(fā)了希姆九州大模型(后文中簡(jiǎn)稱九州)、希姆玄數(shù)數(shù)據(jù)治理平臺(tái)(后文中簡(jiǎn)稱玄數(shù))以及希姆擎天智能體開發(fā)平臺(tái)(后文中簡(jiǎn)稱擎天),三者相輔相成,共同構(gòu)建了一個(gè)高效的數(shù)據(jù)處理生態(tài)系統(tǒng),覆蓋了大模型應(yīng)用開發(fā)的完整生命周期,不僅解決了單一技術(shù)手段難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景的問題,而且極大地促進(jìn)了從數(shù)據(jù)到價(jià)值轉(zhuǎn)化的過程。

這套系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合共同解決基座大模型應(yīng)用中常見的“幻覺問題”,滿足政企業(yè)務(wù)對(duì)準(zhǔn)確率的苛刻要求,推動(dòng)政企數(shù)智化轉(zhuǎn)型,提升整體競(jìng)爭(zhēng)力。

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九州是面向政企領(lǐng)域的垂直大模型,基于20億條垂直領(lǐng)域與開源語料深度訓(xùn)練而成,不僅掌握了豐富的通用知識(shí),還特別強(qiáng)化了對(duì)垂類場(chǎng)景的理解,能夠精準(zhǔn)把握地方政策法規(guī)、理解業(yè)務(wù)場(chǎng)景意圖并生成相關(guān)內(nèi)容。在企業(yè)內(nèi)部管理、客戶服務(wù)、產(chǎn)品推薦,數(shù)據(jù)檢索查詢等場(chǎng)景中,九州能夠更準(zhǔn)確地理解企業(yè)特定的業(yè)務(wù)需求和術(shù)語。

九州不僅助力政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升業(yè)務(wù)質(zhì)量,還實(shí)現(xiàn)了一種全新的知識(shí)沉淀的機(jī)制來幫助業(yè)務(wù)部門更高效和透明的提供服務(wù)。

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玄數(shù)集成了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)智能抽取與知識(shí)增強(qiáng)功能。通過實(shí)體抽取、關(guān)系抽取、屬性抽取及屬性對(duì)齊技術(shù),玄數(shù)能夠高效地從非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息。此外,利用屬性增強(qiáng)和關(guān)系增強(qiáng)技術(shù),可以進(jìn)一步豐富和完善數(shù)據(jù)的知識(shí)體系,提升數(shù)據(jù)的可用性和價(jià)值。

玄數(shù)兼容諸多大小模型,涵蓋了自然語言處理(NLP)、自然語言生成(NLG)及命名實(shí)體識(shí)別(NER)、OCR等多個(gè)領(lǐng)域的任務(wù),確保平臺(tái)在文本理解、內(nèi)容生成、信息檢索等方面的卓越表現(xiàn)。客戶可以輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值最大化,促進(jìn)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化與決策支持。

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擎天作為業(yè)界領(lǐng)先的智能體開發(fā)平臺(tái)集成了智能體構(gòu)建、知識(shí)管理、工作流編排等核心功能,通過結(jié)合九州和多種小模型(如BERT、Embedding和Rerank模型),提供高效、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理和服務(wù)能力。在工作流編排模塊提供了豐富的交互界面和接口,支持快速在搭建各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景的工作流,同時(shí)支持低代碼開發(fā)。

而在Agent開發(fā)管理方面,擎天兼容主流的Agent開發(fā)范式,可以幫助政企客戶快速搭建高階智能體應(yīng)用。在知識(shí)管理方面,擎天除了支持標(biāo)準(zhǔn)的向量數(shù)據(jù)庫,還結(jié)合政企場(chǎng)景的業(yè)務(wù)提供了先進(jìn)高效的知識(shí)圖譜檢索算法,從而提高推理的準(zhǔn)確性和可靠性。

希姆計(jì)算基于擎天、九州、玄數(shù)平臺(tái),為廣州市黃埔區(qū)開發(fā)了智能政務(wù)問答助手,利用政務(wù)圖譜能夠從海量的政務(wù)公共數(shù)據(jù)中提煉關(guān)鍵信息,在落地中涵蓋了37個(gè)政府部門的2000余項(xiàng)事項(xiàng)以及數(shù)千份政策文件和指南。無論是政策咨詢還是具體辦事流程,該助手都能根據(jù)政務(wù)圖譜提供準(zhǔn)確的答案。

相比傳統(tǒng)的問答助手,該助手將政務(wù)咨詢準(zhǔn)確率從30%左右提高到95%以上,辦事體驗(yàn)更加流暢自然,減少了對(duì)人工客服的需求,促進(jìn)了政務(wù)知識(shí)沉淀。相對(duì)于傳統(tǒng)軟件系統(tǒng),智能體可以更好的服務(wù)業(yè)務(wù)應(yīng)用。

服務(wù)政企客戶的經(jīng)驗(yàn)來之不易,在研發(fā)過程中面臨著諸多挑戰(zhàn),研發(fā)副總裁王得科說:“政企垂直場(chǎng)景的挑戰(zhàn)是要做一個(gè)真正‘懂’業(yè)務(wù)的智能體,我們不僅提供了一套智能系統(tǒng),也為客戶引入了一種全新的工作模式。這一過程要求我們對(duì)客戶的業(yè)務(wù)有深入的理解,并將這種理解深度結(jié)合到大模型應(yīng)用的開發(fā)實(shí)踐中。”

支撐一個(gè)AI應(yīng)用,需要多少技術(shù)棧

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AI的發(fā)展經(jīng)歷了數(shù)次高潮和低谷,在第三次高潮中深度學(xué)習(xí)是主流的技術(shù)路線。隨著ChatGPT印證了Scaling Law以及隨之產(chǎn)生的智能涌現(xiàn)能力,大模型的智能上升到了前所未有的量級(jí),其背后采用的Transformer算法和預(yù)訓(xùn)練大模型的生成式AI技術(shù),讓這股發(fā)展勢(shì)頭達(dá)到了前所未有的高度,大模型的規(guī)模也屢創(chuàng)新高。

大模型規(guī)模的增長(zhǎng)不斷刷新著算力需求的上限,隨之而來的算力焦慮正在困擾整個(gè)行業(yè)。如果說AI應(yīng)用是露出海面的冰山一角,支持AI應(yīng)用以及大模型的算力解決方案、智算集群乃至AI芯片就是冰山穩(wěn)穩(wěn)浮起的底層保障。

希姆計(jì)算從公司成立伊始就堅(jiān)持軟硬一體自主可控的發(fā)展方向,支撐九州、玄數(shù)、擎天的底層核心軟硬件全鏈路自主研發(fā),基于自研AI計(jì)算矩陣擴(kuò)展指令集設(shè)計(jì)了STCP920芯片、推理卡以及配套軟件,為智算中心量身定制了希姆智算云平臺(tái),提供了落地大模型應(yīng)用的RISC-V創(chuàng)新方案,是RISC-V軟硬一體技術(shù)創(chuàng)新的代表性企業(yè)。

RISC-V,數(shù)智時(shí)代的天選之子

如果說x86架構(gòu)是抓住了個(gè)人PC普及的機(jī)遇,ARM抓住了移動(dòng)時(shí)代的浪潮,那么當(dāng)前隨著AI等技術(shù)的快速發(fā)展,RISC-V迎來新的發(fā)展浪潮。

政企業(yè)務(wù)需要穩(wěn)定高效靈活的算力基座,自主可控的底層技術(shù),長(zhǎng)期安全可持續(xù)的發(fā)展路徑以及逐步繁榮和國際接軌的生態(tài)體系。RISC-V+AI完美的滿足政企業(yè)務(wù)的這些需求,是解決當(dāng)下AI算力焦慮的最佳方案,也是我國獨(dú)立發(fā)展大芯片的重要技術(shù)路線。

希姆計(jì)算在創(chuàng)業(yè)時(shí)就瞄準(zhǔn)了基于RISC-V研發(fā)AI領(lǐng)域?qū)S眉軜?gòu)處理器的切入點(diǎn),突破了SIMD向量指令、GEMM通用矩陣計(jì)算以及深度學(xué)習(xí)模型中的算子計(jì)算加速等技術(shù)難關(guān),自主研發(fā)并在全球范圍內(nèi)率先開源了AI計(jì)算矩陣擴(kuò)展指令集,完成了基于RISC-V指令集的標(biāo)量、向量、張量的一體化指令集架構(gòu),也形成了自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

憑借對(duì)RISC-V生態(tài)發(fā)展的深度參與和貢獻(xiàn)的技術(shù)成果,希姆計(jì)算獲得了行業(yè)的高度認(rèn)可,先后被接納為RISC-V國際基金會(huì)最高級(jí)別會(huì)員、RISC-V董事會(huì)成員單位、RISC-V TSC技術(shù)委員會(huì)成員單位、RISC-V軟件應(yīng)用與工具委員會(huì)主席單位,RISC-V AI/ML專委會(huì)主席單位和RISC-V Matrix TG核心成員單位。

同時(shí)希姆計(jì)算在國內(nèi)積極推進(jìn)RISC-V的廣泛應(yīng)用,先后當(dāng)選中標(biāo)協(xié)RISC-V工作委員會(huì)副會(huì)長(zhǎng)單位、中國智能計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副秘書長(zhǎng)單位,以及全國信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)-人工智能分技術(shù)委員會(huì)單位委員和多樣性算力產(chǎn)業(yè)及標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會(huì)成員單位。

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基于一體化指令集架構(gòu),希姆計(jì)算實(shí)現(xiàn)了NeuralScale NPC核心架構(gòu),并推出了STCP920芯片和推理卡。STCP920推理卡是面向云端AI推理計(jì)算的板卡級(jí)產(chǎn)品,具有高能效、低延時(shí)等優(yōu)勢(shì),可廣泛應(yīng)用于需要AI推理加速的場(chǎng)景中。

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此外,希姆計(jì)算針為STCP920研發(fā)了完整的軟件工具鏈,充分發(fā)掘指令集的優(yōu)勢(shì)及硬件的潛力,覆蓋了深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā)、部署、運(yùn)維全流程,有力的支撐了上層業(yè)務(wù)。

針對(duì)常見的深度學(xué)習(xí)模型,希姆計(jì)算提供了MLTC編譯器套件,通過先進(jìn)的多層IR設(shè)計(jì)搭配先進(jìn)的自動(dòng)優(yōu)化技術(shù),不僅能夠兼容不同格式的深度學(xué)習(xí)框架,同時(shí)可以使得這些模型在希姆計(jì)算的硬件上達(dá)到最佳性能水平。

而針對(duì)大模型,希姆計(jì)算亦開發(fā)了專用的推理加速框架 STC_LLM,根據(jù)大模型的特點(diǎn),在Kernel層、調(diào)度層引入了多種大模型專用的優(yōu)化技術(shù),大大提升了大模型的推理表現(xiàn),最高可以提升300%的性能。

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智算中心,高效釋放算力價(jià)值

AI加速卡的理論算力往往是大家最關(guān)心的一項(xiàng)指標(biāo),也是各大廠商發(fā)布產(chǎn)品時(shí)宣傳的重點(diǎn),但是理論算力并非客戶最終能用到的算力。對(duì)于大模型的大規(guī)模算力需求,往往通過智算集群來滿足,絕不是卡的簡(jiǎn)單堆砌,更加強(qiáng)調(diào)軟硬協(xié)同的系統(tǒng)、全棧解決方案中各層級(jí)的優(yōu)化功力以及最終的算力服務(wù)質(zhì)量。

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希姆計(jì)算始終以商業(yè)落地為導(dǎo)向,無論是硬件產(chǎn)品還是軟件產(chǎn)品,設(shè)計(jì)之初就朝著端到端全棧解決方案的方向齊頭并進(jìn)。研發(fā)副總裁王得科表示:"打造全棧解決方案是一個(gè)漫長(zhǎng)而復(fù)雜的過程,要求我們從算力即服務(wù)的角度出發(fā),為各個(gè)產(chǎn)品和功能設(shè)計(jì)合理的邊界?!?/p>

希姆計(jì)算以算力即服務(wù)為交付理念,通過成熟的軟件生態(tài),簡(jiǎn)化模型部署的鏈路,降低客戶開發(fā)AI應(yīng)用的復(fù)雜度,對(duì)信創(chuàng)/非信創(chuàng)的軟硬件生態(tài)均有良好的適配和支持,幫助客戶打通從模型開發(fā)到部署的最后一公里,方便一鍵式發(fā)布、部署模型服務(wù)。

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希姆智算云平臺(tái)是希姆計(jì)算面向智算中心研發(fā)的專業(yè)算力平臺(tái),旨在有機(jī)調(diào)動(dòng)智算集群中的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)資源,形成云上隨用隨取的AI算力,應(yīng)對(duì)當(dāng)前AI算力中心建設(shè)中標(biāo)準(zhǔn)不一、技術(shù)深度不足、交付周期冗長(zhǎng)等一系列挑戰(zhàn)。

智算云平臺(tái)的設(shè)計(jì)采用了云原生的理念,通過容器化部署、微服務(wù)架構(gòu)、分布式存儲(chǔ)和計(jì)算資源的動(dòng)態(tài)調(diào)度等技術(shù),可以支持超大規(guī)模集群的部署,最高支持萬卡規(guī)模的集群,典型場(chǎng)景下可以做到秒級(jí)切換,深度學(xué)習(xí)負(fù)載可以達(dá)到90%以上的利用率,充分發(fā)揮硬件能力。

希姆計(jì)算充分考慮了國內(nèi)外的模型生態(tài)和落地場(chǎng)景,建設(shè)了高度適配自研硬件的模型倉庫STC-ModelZoo,為客戶提供開箱即用的各類SOTA模型,包含了傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺CV、自然語言處理NLP、搜索推薦、語音、多模態(tài)等模型200余個(gè),以及當(dāng)前熱門的各種開源大語言模型,LLaMA、Qwen、Baichuan、ChatGLM、InternLM、Mixtral、MOSS-Moon、Phi、XVERSE、Yi等系列30余個(gè),參數(shù)規(guī)格從幾B到幾十B不等。

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針對(duì)私有模型,希姆計(jì)算提供了轉(zhuǎn)換工具(STC-TOOLKIT),幫助客戶方便地遷移至希姆計(jì)算生態(tài),快速部署私有模型,大大降低遷移成本。

目前,希姆計(jì)算已經(jīng)在全國各地成功落地了多個(gè)智算中心項(xiàng)目,有力支撐了各種 AI 應(yīng)用,包括AIGC、問答助手、內(nèi)容創(chuàng)作、缺陷檢測(cè)、安全施工、煙火報(bào)警、交通研判、醫(yī)療診斷、內(nèi)容審核、語音識(shí)別等,全面覆蓋了互聯(lián)網(wǎng)、智慧辦公、智慧城市、智慧工業(yè)、智慧金融、智慧醫(yī)療等熱門領(lǐng)域。

希姆計(jì)算, AIGC時(shí)代軟硬一體解決方案的領(lǐng)導(dǎo)者

從ChatGPT的橫空出世,到國內(nèi)外廠商紛紛入局大模型“百模大戰(zhàn)”,再到智算中心的火熱建設(shè),現(xiàn)如今才過去了不到兩年的時(shí)間。AIGC技術(shù)已經(jīng)在顛覆生產(chǎn)內(nèi)容的方式,迅速在眾多領(lǐng)域重塑著生產(chǎn)力關(guān)系。行業(yè)的發(fā)展日新月異,對(duì)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的需求日趨精細(xì),更要求企業(yè)持續(xù)加強(qiáng)自身核心競(jìng)爭(zhēng)力,審視自身能夠?yàn)榭蛻籼峁┑膬r(jià)值。

在RISC-V+AI這條賽道上,希姆計(jì)算從自研關(guān)鍵的AI計(jì)算矩陣擴(kuò)展指令集切入,通過先進(jìn)的核心架構(gòu)和推理加速產(chǎn)品,以及完整的軟件工具鏈,為自主可控地提供算力服務(wù)夯實(shí)了軟硬件基礎(chǔ),并且明確自身做為算力技術(shù)提供者、推進(jìn)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的定位,基于自身算力平臺(tái)率先打造出了成熟的垂直大模型、智能體、數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品。

這些產(chǎn)品的成功體現(xiàn)了希姆計(jì)算從硬科技創(chuàng)新到場(chǎng)景化落地的綜合實(shí)力,在RISC-V創(chuàng)新方案上搶先了一個(gè)身位,也是希姆計(jì)算賴以發(fā)展壯大的基因。

未來,行業(yè)對(duì)算力的需求沒有止境,不斷創(chuàng)新和突破瓶頸是企業(yè)和行業(yè)永遠(yuǎn)的使命。對(duì)希姆計(jì)算來說,當(dāng)前的全棧解決方案只是階段性的成果。創(chuàng)新,永遠(yuǎn)在路上,點(diǎn)滴積累才能匯聚成創(chuàng)新的土壤。未來無論是打磨既有方案落地更多場(chǎng)景,還是將沉淀的經(jīng)驗(yàn)融入開發(fā)中的下一代芯片,以及推進(jìn)AI方向的國際技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定和生態(tài)合作,希姆計(jì)算都將為行業(yè)的發(fā)展注入新的可能。

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    發(fā)表于 08-26 16:46

    模型時(shí)代的需求

    現(xiàn)在AI已進(jìn)入大模型時(shí)代,各企業(yè)都爭(zhēng)相部署大模型,但如何保證大模型,以及相關(guān)的穩(wěn)定性和性能,是一個(gè)極為重要的問題,帶著這個(gè)極為重要的問
    發(fā)表于 08-20 09:04

    中科曙光入選2024服務(wù)產(chǎn)業(yè)圖譜及服務(wù)產(chǎn)品名錄

    近日,中國信通院公布首個(gè)服務(wù)產(chǎn)業(yè)圖譜(2024年)》及《
    的頭像 發(fā)表于 08-06 14:23 ?690次閱讀

    risc-v的發(fā)展歷史

    RISC-V架構(gòu)在學(xué)術(shù)圈和開源社區(qū)中獲得了更廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。 四、廣泛應(yīng)用與生態(tài)系統(tǒng)建設(shè) 工業(yè)界應(yīng)用:隨著RISC-V架構(gòu)的不斷發(fā)展,越來越多的公司開始采用RISC-V架構(gòu)。例如,
    發(fā)表于 07-29 17:20

    rIsc-v的缺的是什么?

    和可定制性,不同的廠商或開發(fā)者可能會(huì)根據(jù)自己的需求對(duì)RISC-V進(jìn)行不同的定制和優(yōu)化。這可能會(huì)導(dǎo)致硬件生態(tài)系統(tǒng)中出現(xiàn)碎片化問題,某些RISC-V軟件無法在所有
    發(fā)表于 07-29 17:18

    RISC-V在中國的發(fā)展機(jī)遇有哪些場(chǎng)景?

    的理想選擇。 生態(tài)系統(tǒng)建設(shè):多家頭部芯片公司和生態(tài)廠商正在積極推進(jìn)RISC-V在車規(guī)級(jí)產(chǎn)品的布局,這將有助于RISC-V在汽車領(lǐng)域的快速發(fā)展。 4. 數(shù)據(jù)中心和高性能計(jì)算(HPC) 性
    發(fā)表于 07-29 17:14

    從多核到眾核, 賽昉科技RISC-V+NoC IP子系統(tǒng)芯片賦能

    ,芯師爺攜手慕尼黑上海電子展,在上海舉辦“2024技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展生態(tài)大會(huì)”。在本次盛會(huì)中,RISC-V備受矚目,與會(huì)嘉賓普遍認(rèn)為,RISC-V
    的頭像 發(fā)表于 07-13 08:20 ?619次閱讀
    從多核到眾核, 賽昉科技<b class='flag-5'>RISC-V</b>+NoC IP子<b class='flag-5'>系統(tǒng)</b>為<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>芯片賦能

    科華數(shù)據(jù)攜手希姆計(jì)算,推動(dòng)國產(chǎn)RISC-V開源AI快速發(fā)展

    的AI服務(wù),滿足各行各業(yè)對(duì)AI和AI解決方案的需求。同時(shí),基于希姆計(jì)算的開源RISC-V
    的頭像 發(fā)表于 06-30 08:36 ?554次閱讀
    科華數(shù)據(jù)攜手希姆計(jì)算,推動(dòng)國產(chǎn)<b class='flag-5'>RISC-V</b>開源AI<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>快速發(fā)展

    淺析RISC-V領(lǐng)先ARM的優(yōu)勢(shì)

    和靈活性使其適用于各種應(yīng)用場(chǎng)景,包括嵌入式系統(tǒng)、移動(dòng)設(shè)備、服務(wù)器、高性能計(jì)算等領(lǐng)域。隨著RISC-V生態(tài)系統(tǒng)的不斷發(fā)展壯大,RISC-V將在
    發(fā)表于 06-27 08:45

    科華數(shù)據(jù)攜手希姆計(jì)算,推動(dòng)國產(chǎn)RISC-V開源AI快速發(fā)展

    的AI服務(wù),滿足各行各業(yè)對(duì)AI和AI解決方案的需求。同時(shí),基于希姆計(jì)算的開源RISC-V
    的頭像 發(fā)表于 06-26 08:36 ?549次閱讀
    科華數(shù)據(jù)攜手希姆計(jì)算,推動(dòng)國產(chǎn)<b class='flag-5'>RISC-V</b>開源AI<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>快速發(fā)展

    RISC-V的MCU與ARM對(duì)比

    或許可費(fèi)。這確保了ARM的穩(wěn)定性和可靠性,以及高質(zhì)量的技術(shù)支持和生態(tài)系統(tǒng)。 指令集與實(shí)現(xiàn) RISC-VRISC-V是一種模塊化的架構(gòu),由一個(gè)基本指令集和多個(gè)可選指令集擴(kuò)展組成。這允許RIS
    發(fā)表于 05-27 15:58

    RISC-V有哪些優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)

    新的、尚未被廣泛驗(yàn)證的技術(shù)。 需要注意的是,隨著RISC-V技術(shù)的不斷發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)的逐步完善,其缺點(diǎn)可能會(huì)逐漸被克服。同時(shí),RISC-V的優(yōu)點(diǎn)也使其在多個(gè)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景,包括服務(wù)
    發(fā)表于 04-28 09:03

    RISC-V有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?是堅(jiān)持ARM方向還是投入risc-V的懷抱?

    的架構(gòu),而不是嘗試新的、尚未被廣泛驗(yàn)證的技術(shù)。 需要注意的是,隨著RISC-V技術(shù)的不斷發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)的逐步完善,其缺點(diǎn)可能會(huì)逐漸被克服。同時(shí),RISC-V的優(yōu)點(diǎn)也使其在多個(gè)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景,包括
    發(fā)表于 04-28 08:51

    求解“致用”難題,中國行業(yè)給出首個(gè)答案

    首個(gè)“高質(zhì)量”的明確定義,會(huì)給行業(yè)帶來哪些變化?
    的頭像 發(fā)表于 01-05 09:30 ?1107次閱讀
    求解<b class='flag-5'>算</b><b class='flag-5'>力</b>“致用”難題,中國<b class='flag-5'>算</b>力<b class='flag-5'>行業(yè)</b>給出<b class='flag-5'>首個(gè)</b>答案