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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
74810编辑于 2022-11-08 - 来自专栏人人都是极客
AI 芯片和传统芯片的区别
来源：内容来自「知乎@汪鹏 」 所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。 传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。 在手机终端，可以自行人脸识别、语音识别等AI应用，这个必须功耗低，所以GPU OUT！ 所以，开发ASIC就成了必然。 说说，为什么需要AI芯片。 总的来说，CPU与GPU并不是AI专用芯片，为了实现其他功能，内部有大量其他逻辑，而这些逻辑对于目前的AI算法来说是完全用不上的，所以，自然造成CPU与GPU并不能达到最优的性价比。 但是，这些算法，与深度学习的算法还是有比较大的区别，而我的回答里提到的AI芯片，比如TPU，这个是专门针对CNN等典型深度学习算法而开发的。 谷歌的TPU，寒武纪的DianNao，这些AI芯片刚出道的时候，就是用CPU/GPU来对比的。 无图无真相，是吧？
2.1K50发布于 2018-12-19 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.2K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ? 总结 本篇文章，主要介绍了2-3树相关的知识，2-3树，2-3-4树以及B树都不是二叉树，但与二叉树的大致特点是类似的，它们是一种平衡的多路查找树，节点的孩子个数可以允许多于2个，虽然高度降低了，但编码相对复杂
2.5K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏用户6167002的专栏
巨头搅局AI芯片
就这些方面来看，AI芯片的确是门好生意，同时也很好地解释了为什么有众多资本会节奏一致地向AI芯片领域集中。 当然，从互联网巨头们的角度出发，其涉足AI芯片的原因远不止此。 这些或许才是互联网巨头们集体进入AI芯片市场的关键点。 这么来看，入注AI芯片行业对于互联网巨头来说意义非凡，也难怪巨头们一直以来都在急于融入到AI芯片市场当中。 毕竟可以利用云端AI芯片赛道取长补短，填补在终端AI芯片的不足，促进整体AI芯片在市场中茁壮生长，同时可以避开各方巨头在终端AI芯片市场中的尖锐锋芒。 或成AI芯片中坚角色 按目前情况来看，纵使有AI芯片整体制造工艺水平略低、应用场景有限等不足，也难掩BAT等巨头正在AI芯片行业频频出圈的事实。 在AI芯片性能方面，互联网巨头依靠已推出的部分产品在AI芯片领域出尽风头。据公开数据显示，昆仑AI芯片能提供每秒260万亿次的定数运算性能。
50620编辑于 2022-03-15 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数
84840发布于 2019-11-08 AI能力不是瓶颈！上下文管理带来2-3倍吞吐提升
AI 的能力不是瓶颈，上下文管理才是 AI 的能力不是瓶颈，上下文管理才是。 这句话来自一个在真实代码库中跑出 2 到 3 倍吞吐量提升的团队。 模型的能力早就过剩了，真正决定 AI 产出上限的，是你给它看什么、怎么给。 1 01 上下文，是 AI 的工作台 想象一个顶级工程师被请到你的工地上，但你没有给他图纸，只给了他一句『把楼盖好』。 大多数团队的 AI 效率上不去，不是模型不行，是上下文没管理：要么什么都不给，让 AI 在十万行代码里裸奔；要么什么都给，把整个仓库塞进上下文，让模型在噪音里找信号。 AI 每偏离计划一步，就多一分不可控；每多一次『我觉得』，就离上下文里的共识远一步。减少干扰，就是减少 AI 的『自由意志』：只做计划里的事，做完就停，等下一轮计划。 AI 从头到尾都只是一个执行者，思考的重担始终在人这边。 最值得记住的一句话：不要把思考工作外包出去。AI 不会替你思考，它只会放大你已经做的思考——或者你没有做的思考。
9300编辑于 2026-09-16- 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.4K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1．
2.5K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏AI系统
【AI系统】AI芯片驱动智能革命
在整个 AI 系统的构建中，AI 算法、AI 框架、AI 编译器、AI 推理引擎等都是软件层面的概念，而 AI 芯片则是物理存在的实体，AI 芯片是所有内容的重要基础。 本系列文章将会通过对典型的 AI 模型结构的设计演进进行分析，来理解 AI 算法的计算体系如何影响 AI 芯片的设计指标，进而结合几种主流的 AI 芯片基础介绍，帮助大家对 AI 系统的整个体系知识有更全面的认识 计算机芯片体系结构在很大程度上影响了 AI 算法的性能。因此，了解 AI 算法与芯片计算体系结构之间的关系是非常重要的。 AI 芯片的分类 AI 芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。 CPU、GPU、FPGA、ASIC 是目前 AI 计算过程中最主流的四种芯片类型，CPU、GPU、FPGA 是前期较为成熟的芯片架构，属于通用性芯片，ASIC 是为 AI 特定场景定制的芯片。
1.8K10编辑于 2024-11-29 - 来自专栏镁客网
首个AI芯片投资！谷歌母公司投资AI芯片初创企业 | 热点
目前这家初创公司还没有发布其第一代芯片产品。 近日，据国外媒体报道，美国初创公司SambaNova System获得了5600万美元的A轮融资。 目前这家初创公司还没有发布其第一代芯片产品，但其已与潜在客户以及公共云提供商进行了谈话。 近年来，AI芯片一直是各大科技公司竞争的热门对象。早在2016年，谷歌就宣布已经制造出可以快速训练AI模型的芯片——张量处理单元（TPU），以对抗英伟达的GPU。 而老牌芯片CPU巨头英特尔并购了AI初创公司Nervana，以扩大自己在AI芯片上的优势。 在收购AI初创公司方面，谷歌也位列各大科技公司榜首。 从2012年至今，谷歌并购的AI公司最多，大概有14个，苹果公司位居第二位。但是此次收购AI芯片公司，还是谷歌的第一次尝试。
68320发布于 2018-05-29 AI如何变革芯片设计
AI将如何改变芯片设计人工智能对半导体行业的承诺与潜力芯片制造、MATLAB、摩尔定律、芯片设计、人工智能、数字孪生摩尔定律的终结正逐渐逼近。 例如，某机构正在将其AI技术添加到内存芯片中，以实现存内处理，从而节省能源并加速机器学习。说到速度，某机构的TPU V4 AI芯片的处理能力比其前代产品提高了一倍。 但对于半导体行业，AI仍有更多前景和潜力。为了更好地理解AI将如何彻底改变芯片设计，我们与某机构MATLAB平台的高级产品经理进行了对话。问：AI当前如何用于设计下一代芯片？ 我们通常认为AI是一种预测工具，或者是一个执行某种任务的机器人，但很多时候，通过AI能从数据中获得很多洞察。问：使用AI进行芯片设计的好处是什么？ 问：你如何展望AI和芯片设计的未来？答：这在很大程度上取决于人的因素——让人参与到过程中，并拥有可解释的模型。
27910编辑于 2026-05-23AI如何改变芯片设计
AI如何改变芯片设计摩尔定律即将终结。工程师和设计师在晶体管微型化和芯片集成度方面已接近极限，因此他们转向其他芯片设计方法，将AI等技术融入设计流程。 AI在芯片设计中的当前应用某机构高级产品经理指出，AI已贯穿芯片设计和制造的大部分环节。在工艺工程中，AI可用于优化流程，缺陷检测是各阶段（尤其是制造环节）的重要应用。 AI不仅是预测工具，更能从数据中提取深层洞见。AI驱动的设计优势传统基于物理的建模计算密集且复杂。AI可创建替代模型（即数字孪生），通过参数扫描、优化和蒙特卡洛模拟大幅降低计算时间。 挑战与局限AI模型精度仍不及传统物理模型，这是通过大量模拟和参数扫描来弥补的缺点。芯片设计和制造需考虑所有组件，整合不同部件的预测模型极具挑战性。 未来趋势将减少追求超精确预测，转向信息透明共享和数字孪生应用，结合AI与人类专业知识，推动芯片设计向更高效、协作的方向发展。
53700编辑于 2025-10-11谷歌TPU芯片如何挑战AI芯片主导地位
谷歌定制化AI芯片（即张量处理器）正通过其专业化架构挑战现有市场格局。据报道，多家大型科技公司正计划斥资数十亿美元采购谷歌的张量处理器，这可能动摇英伟达作为AI芯片主要供应商的地位。什么是TPU？ TPU比GPU更适合AI吗？英国布里斯托大学的西蒙·麦金托什-史密斯表示，从技术上讲，张量处理器更像是图形处理单元的一个子集，而非一种完全不同的芯片。 孔蒂指出，英伟达图形处理单元的一个传统优势是，有简单易用的软件可以帮助人工智能设计者在英伟达芯片上运行代码。张量处理器刚问世时并不具备这种便利性，但现在这些芯片已经发展到更易于使用的阶段。 例如，某机构使用自己的Trainium芯片来训练其人工智能模型。 麦金托什-史密斯表示：“大多数大型科技公司都有内部的芯片开发项目，部分原因是图形处理单元因供不应求而变得非常昂贵，自己设计和制造可能更便宜。”TPU将如何影响AI行业？
31310编辑于 2026-03-30- 来自专栏AI系统
【AI系统】从 CUDA 对 AI 芯片思考
英伟达生态的思考点从软件和硬件架构的角度出发，CUDA 和 SIMT 之间存在一定的关系，而目前 AI 芯片采用的 DSA 架构在编程模型和硬件执行模型上还处于较为早期的状态，英伟达强大的生态同样离不开 面对新的 AI 芯片，在流水隐藏方面，实现架构层面的隐藏流水编排机制，提出一个形式上与 SPMD 没有关系的编程模式，而且易用性堪比 CUDA 的软件是可能的。 编程模型上缺乏统一的标准，因此需要专门搭建编译器和编程体系，硬件主要以 AI 加速芯片（TPU、NPU 等）为主。
78910编辑于 2024-11-27 - 来自专栏机器学习入门
算法原理系列：2-3查找树
结构缘由 首先，搞清楚2-3查找树为什么会出来，它要解决什么样的问题？假设我们对它的基本已经有所了解了。先给它来个简单的定义： 2-3查找树： 一种保持有序结构的查找树。 而2-3树就是为了规避上述问题而设计发明出来的模型。现在请思考该如何设计它呢？ 这里我们从BST遇到的实际问题出发，提出设计指标，再去思考利用些潜在的性质来构建2-3树。 这部分内容，没有什么理论根据，而是我自己尝试去抓些字典的性质来构建，而2-3树的诞生过程并非真的如此，所以仅供参考。 构建2-3树 字典的两个主要操作为：查找和插入。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！
1.3K20发布于 2019-05-26 转载：【AI系统】AI芯片驱动智能革命
在整个 AI 系统的构建中，AI 算法、AI 框架、AI 编译器、AI 推理引擎等都是软件层面的概念，而 AI 芯片则是物理存在的实体，AI 芯片是所有内容的重要基础。 本系列文章将会通过对典型的 AI 模型结构的设计演进进行分析，来理解 AI 算法的计算体系如何影响 AI 芯片的设计指标，进而结合几种主流的 AI 芯片基础介绍，帮助大家对 AI 系统的整个体系知识有更全面的认识 计算机芯片体系结构在很大程度上影响了 AI 算法的性能。因此，了解 AI 算法与芯片计算体系结构之间的关系是非常重要的。 AI 芯片的分类 AI 芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。 CPU、GPU、FPGA、ASIC 是目前 AI 计算过程中最主流的四种芯片类型，CPU、GPU、FPGA 是前期较为成熟的芯片架构，属于通用性芯片，ASIC 是为 AI 特定场景定制的芯片。
77310编辑于 2024-12-11- 来自专栏芯智讯
传OpenAI将自研AI芯片，并计划收购芯片公司
10月6日消息，据路透社援引知情人士的话指出，生成式AI领域的领头羊、ChatGPT开发商OpenAI正在探索AI芯片的可能性，并已评估潜在的收购目标，以加速自研芯片的研发。 报道称，OpenAI至少从去年就已经开始讨论各种解决方案，以解决AI芯片成本高昂、短缺等问题，其中就包括自研AI芯片、与英伟达（NVIDIA）在内的AI芯片厂商更密切合作、推动AI芯片供应来源更多元化， 虽然还不清楚OpenAI是否会持续推进自研芯片计划，但资深产业人士指出，OpenAI 若是投入自研AI芯片将是一项重大战略，同时也将是一项巨额投资，每年研发投入成本可能高达数亿美元，但无法保证自研AI芯片一定成功 目前面向服务器的AI芯片市场处于英伟达的统治之下，市占率超过80%。特别是自去年年底以来，生成式AI热潮兴起之下，英伟达的AI芯片（GPU）便持续供不应求，价格也是水涨船高。 目前包括谷歌、亚马逊AWS、阿里巴巴、百度、华为等云服务大厂都已有自研 AI 芯片用于数据中心，微软和Meta也有相关计划。所以对于头部的AI技术大厂来说，自研AI芯片已经是一大趋势。
39120编辑于 2023-10-07 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
学习华为，小米研究 AI 芯片
不过，小米公司高级副总裁王翔近日在接受 CNBC 采访时表示，小米正在进行大量与 AI 芯片相关的研究。 手机 SoC 是一项艰难的过程，而且高投入还不一定能带来高回报。 为此，这几家手机巨头纷纷推出了更适合 AI 应用的芯片，使得这些应用能够在手机终端执行，而不需要依靠云端的服务器，以此带来更流畅的使用体验。 而小米已经在自家手机上推出过各种 AI 功能，并且还在大力扩展具备 AI 能力的智能家居的版图（比如小爱音箱）。因此，小米跟进华为等巨头，进行 AI 芯片的相关研究也就在情理之中了。 “我们自己造芯片，主要目的是为了更深入地了解技术。我们（去年）已经推出了第一款搭载澎湃芯片的智能手机。未来，我们将继续相关技术的研发工作，除了芯片组以外，还会涉及 AI 和其他相关的技术。”王翔说。 不过，小米目前还没决定要不要自己造 AI 芯片。 至于澎湃 S2，王翔并未透露更多的信息，只是表示，小米会继续和其他芯片公司保持良好的合作关系。
76350发布于 2018-04-26 - 来自专栏鲜枣课堂
“通信+AI”又有新成果，芯片巨头发布重磅芯片！
网友们纷纷感慨——含A（AI）量，已然成为通信厂商们“秀肌肉”的新方式。 █ 高通的AI布局 作为全球芯片巨头，高通公司在本次MWC上也发布了多款AI赋能的重磅产品，并带来多个生成式AI方面的展示。 这就意味着，FastConnect 7900用一颗芯片，能够实现竞品三颗芯片所能达到的效果。 功能越多，选择余地就越大。厂商和开发者可以基于这三种技术，提供一些近距离感知应用。 大家应该也注意到了，好几个首次，都和AI有关。 在全球统一的通信协议框架下，在相同的频谱资源下，手机芯片想要实现速率峰值的差异化，已经没有太多空间。 提升连接的综合性能，改善体验，增强功能，就成为芯片继续升级的主要方向。 与AI深入融合，可以更好地实现这一目标。 这也意味着，越来越多的用户将会享受到AI带来的5G网络性能提升及功能增强。 █ vRAN服务器处理器 除了面向终端的芯片解决方案之外，高通在网络侧设备芯片上也频频出手。
55711编辑于 2024-02-28
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