加速算力的迭代优化 AI芯片需破解落地难题

而芯片的行使和对算法的支持离不开软件器材。今朝有一些人工智能芯片如故缺乏可用的软件开拓器材，可能软件编译器材计划伟大，用户的开拓和行使门槛过高，这些都必要在落地进程中不绝完美和迭代。诚如牛昕宇所说，假如不能办理这个题目，AI芯片的大局限贸易落地也会碰着阻碍。

至于AI芯片评测尺度的拟定盼望，牛昕宇坦言，“今朝这类尺度还处于项目推广的早期，各家回收的测试收集和测试尺度还缺乏同一性，也许对客户的选型造成必然坚苦。”

从2019年起，海表里针对AI芯片的测评方案延续出炉，好比由百度、谷歌、斯坦福大学、哈佛大学等连系宣布的用于丈量和进步呆板进修软硬件机能的MLPerf国际基准、由中国人工智能财富成长同盟和海内人工智能企业相助推出的AIIA DNN benchmark项目。牛昕宇教育下的鲲云科技也在一连起劲推进人工智能芯片评测的尺度化。“我们同中国信通院和同盟密合适作，敦促AIIA DNN benchmark项目标尺度迭代，参加国度尺度的拟定”。

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（编辑：湖南网）

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