Согласно сообщению Kechuangban Daily со ссылкой на сообщение информационного агентства Yonhap от 26 июня, правительство Южной Кореи объединило усилия с компаниями, занимающимися чипами искусственного интеллекта и облачными вычислениями, чтобы сформировать команду для разработки процессора нейронной сети (NPU) с высокой вычислительной мощностью и производительностью. низкое энергопотребление. Этот шаг направлен на то, чтобы конкурировать с Nvidia, но избегать графических процессоров, где она превосходит другие. На первый этап проекта исследований и разработок чипа NPU будет потрачено 100 миллиардов вон, и цель состоит в том, чтобы завершить проверку процессора нейронной сети к 2025 году; второй этап направлен на разработку чипа с малой мощностью в памяти (PIM) в 2028 г., третий этап намечен на 2030 г. Разработан чип обработки в памяти со сверхнизким энергопотреблением.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Согласно сообщению Kechuangban Daily со ссылкой на сообщение информационного агентства Yonhap от 26 июня, правительство Южной Кореи объединило усилия с компаниями, занимающимися чипами искусственного интеллекта и облачными вычислениями, чтобы сформировать команду для разработки процессора нейронной сети (NPU) с высокой вычислительной мощностью и производительностью. низкое энергопотребление. Этот шаг направлен на то, чтобы конкурировать с Nvidia, но избегать графических процессоров, где она превосходит другие. На первый этап проекта исследований и разработок чипа NPU будет потрачено 100 миллиардов вон, и цель состоит в том, чтобы завершить проверку процессора нейронной сети к 2025 году; второй этап направлен на разработку чипа с малой мощностью в памяти (PIM) в 2028 г., третий этап намечен на 2030 г. Разработан чип обработки в памяти со сверхнизким энергопотреблением.