视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
人工智能的蓬勃发展带来了算力需求的指数增长。
摩尔定律和Dennard Scaling效应在CPU的性能提升上失效，针对于图形加速和高性能计算设计的GPU在AI计算领域略显乏力。
百花齐放的ASIC AI芯片虽然在某些方面有所改进，但也存在着应用场景局限、依赖自建生态、客户迁移难度大、学习曲线较长等问题。
通用图形处理器GPGPU在不断迭代和发展成为了AI计算领域的最新发展发向。
技术发展，既要兼容现有AI软件生态，也要坚持自主创新。登临科技的“GPU ”创新架构应运而生，基于“GPU ”的首款芯片产品Goldwasser已在多个行业商业化落地。
为什么“GPU ”更适合解决高性能与通用性等AI计算难题？众人瞩目的“GPU ”架构的核心竞争力在哪里？使用“GPU ”架构的芯片能力有多强大？
6月30日，量子位发起的「量子位·视点」CEO/CTO系列分享活动邀请了登临科技联合创始人王平，将为大家揭开“GPU ”软件定义的片内异构架构体系的神秘面纱。
嘉宾介绍
王平，登临科技联合创始人。本科毕业于清华电子工程系，硕士毕业于清华微电子研究所，曾任图芯公司GPU首席架构师。
王平具有超15年芯片架构设计以及管理经验，专注于图形处理器与高性能计算架构与系统方案，集聚经验与创新力，且拥有主导产品研发并获得市场的成功经历。
分享内容
分享主题：创新 自研“双核”驱动，GPU 赋能AI落地生根
分享大纲：
- 算力：数字经济引擎，智能社会基石
- 芯片：异构计算是趋势，GPU 将成为主流AI芯片
- 自研IP：大芯片企业可持续发展的根本动力
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关于「量子位·视点」
量子位发起的CEO/CTO系列分享活动，不定期邀请前沿科技领域创业公司CEO/CTO，分享企业最新战略、最新技术、最新产品，与广大从业者、爱好者探讨前沿技术理论与产业实践。
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