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吉安市(万安县、井冈山市、永新县、吉安县、安福县、吉州区、新干县、遂川县、吉水县、泰和县、峡江县、永丰县、青原区)

来宾市(武宣县、合山市、忻城县、象州县、兴宾区、金秀瑶族自治县)

杭州市(拱墅区、建德市、临安区、富阳区、桐庐县、滨江区、淳安县、余杭区、萧山区、西湖区、上城区、临平区、钱塘区)

保山市(腾冲市、龙陵县、昌宁县、隆阳区、施甸县)

濮阳市(清丰县、濮阳县、范县、南乐县、华龙区、台前县)

长治市(襄垣县、沁县、平顺县、潞州区、屯留区、上党区、武乡县、沁源县、潞城区、长子县、黎城县、壶关县)

常德市(鼎城区、桃源县、津市市、石门县、临澧县、澧县、武陵区、安乡县、汉寿县)

阳泉市(矿区、城区、郊区、平定县、盂县)

舟山市(定海区、嵊泗县、岱山县、普陀区)

张掖市(民乐县、山丹县、临泽县、肃南裕固族自治县、高台县、甘州区)

海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、祁连县、海晏县)

东营市(广饶县、河口区、东营区、利津县、垦利区)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、焉耆回族自治县、轮台县、若羌县、且末县、和静县、尉犁县、博湖县、和硕县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县、永胜县)

临夏回族自治州(临夏市、永靖县、康乐县、广河县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、和政县)

东莞市

陇南市(礼县、成县、徽县、康县、西和县、两当县、文县、武都区、宕昌县)

内蒙古自治区

日喀则市(聂拉木县、谢通门县、南木林县、昂仁县、江孜县、白朗县、萨嘎县、桑珠孜区、康马县、拉孜县、定结县、仲巴县、萨迦县、仁布县、岗巴县、定日县、吉隆县、亚东县)

铁岭市(昌图县、铁岭县、开原市、西丰县、银州区、清河区、调兵山市)

朔州市(平鲁区、右玉县、怀仁市、应县、山阴县、朔城区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

喀什地区(英吉沙县、莎车县、岳普湖县、泽普县、麦盖提县、伽师县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、疏勒县、喀什市、叶城县、疏附县)

甘孜藏族自治州(乡城县、石渠县、色达县、泸定县、得荣县、白玉县、雅江县、德格县、九龙县、稻城县、新龙县、道孚县、炉霍县、甘孜县、巴塘县、康定市、丹巴县、理塘县)

红河哈尼族彝族自治州(开远市、河口瑶族自治县、红河县、绿春县、屏边苗族自治县、泸西县、建水县、元阳县、个旧市、蒙自市、石屏县、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县)

郴州市(资兴市、桂阳县、北湖区、安仁县、嘉禾县、汝城县、永兴县、临武县、桂东县、苏仙区、宜章县)

运城市(闻喜县、河津市、稷山县、芮城县、绛县、临猗县、平陆县、永济市、垣曲县、盐湖区、夏县、万荣县、新绛县)

铜陵市(枞阳县、义安区、铜官区、郊区)

商洛市(商南县、柞水县、丹凤县、镇安县、洛南县、山阳县、商州区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)

龙岩市(永定区、长汀县、上杭县、武平县、连城县、漳平市、新罗区)

柳州市(柳南区、融水苗族自治县、融安县、鹿寨县、柳北区、柳城县、鱼峰区、城中区、三江侗族自治县、柳江区)

邵阳市(邵阳县、洞口县、双清区、北塔区、城步苗族自治县、新宁县、隆回县、绥宁县、武冈市、大祥区、邵东市、新邵县)

蚌埠市(五河县、淮上区、固镇县、怀远县、蚌山区、龙子湖区、禹会区)

本溪市(明山区、平山区、南芬区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、溪湖区)

盘锦市(双台子区、盘山县、兴隆台区、大洼区)

信阳市(光山县、新县、淮滨县、商城县、固始县、息县、浉河区、罗山县、潢川县、平桥区)

黄冈市(团风县、罗田县、浠水县、黄梅县、红安县、黄州区、英山县、蕲春县、麻城市、武穴市)

赤峰市(喀喇沁旗、红山区、林西县、元宝山区、巴林右旗、翁牛特旗、巴林左旗、敖汉旗、克什克腾旗、松山区、阿鲁科尔沁旗、宁城县)

甘南藏族自治州(夏河县、碌曲县、卓尼县、合作市、舟曲县、玛曲县、临潭县、迭部县)

北海市(海城区、合浦县、银海区、铁山港区)

佳木斯市(前进区、桦南县、郊区、抚远市、同江市、东风区、桦川县、汤原县、富锦市、向阳区)

三明市(泰宁县、大田县、将乐县、清流县、永安市、尤溪县、明溪县、沙县区、建宁县、三元区、宁化县)

扬州市(宝应县、邗江区、高邮市、广陵区、仪征市、江都区)

乌兰察布市(丰镇市、化德县、四子王旗、察哈尔右翼后旗、卓资县、兴和县、察哈尔右翼中旗、集宁区、察哈尔右翼前旗、商都县、凉城县)

广州市(花都区、从化区、增城区、番禺区、越秀区、海珠区、荔湾区、天河区、白云区、黄埔区、南沙区)

黔西南布依族苗族自治州(贞丰县、兴义市、普安县、安龙县、册亨县、兴仁市、晴隆县、望谟县)

金华市(婺城区、磐安县、武义县、兰溪市、东阳市、义乌市、金东区、永康市、浦江县)

宣城市(宁国市、旌德县、绩溪县、宣州区、郎溪县、广德市、泾县)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、瑞丽市、陇川县、芒市、梁河县)

锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、二连浩特市、正镶白旗、太仆寺旗、镶黄旗、正蓝旗、苏尼特左旗、多伦县、锡林浩特市、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特右旗)

徐州市(鼓楼区、铜山区、睢宁县、贾汪区、新沂市、丰县、沛县、云龙区、邳州市、泉山区)

衡水市(冀州区、阜城县、武邑县、武强县、深州市、故城县、景县、桃城区、安平县、饶阳县、枣强县)

亳州市(谯城区、涡阳县、蒙城县、利辛县)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)

白山市(江源区、临江市、靖宇县、抚松县、长白朝鲜族自治县、浑江区)

宁德市(周宁县、寿宁县、霞浦县、柘荣县、福鼎市、古田县、蕉城区、屏南县、福安市)

绥化市(兰西县、望奎县、安达市、绥棱县、肇东市、北林区、青冈县、明水县、海伦市、庆安县)

益阳市(桃江县、安化县、赫山区、南县、沅江市、资阳区)

伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、昭苏县、伊宁县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、新源县、奎屯市、霍城县、伊宁市、尼勒克县、特克斯县)

大庆市(红岗区、让胡路区、肇州县、萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、肇源县、林甸县、大同区)

朝阳市(建平县、龙城区、北票市、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、凌源市)

楚雄彝族自治州(南华县、禄丰市、大姚县、元谋县、双柏县、永仁县、楚雄市、武定县、牟定县、姚安县)

大同市(新荣区、灵丘县、平城区、阳高县、云州区、左云县、云冈区、浑源县、天镇县、广灵县)

玉溪市(易门县、江川区、通海县、新平彝族傣族自治县、红塔区、澄江市、华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县)

莆田市(城厢区、涵江区、荔城区、秀屿区、仙游县)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

大理白族自治州(祥云县、永平县、鹤庆县、剑川县、弥渡县、云龙县、洱源县、大理市、宾川县、巍山彝族回族自治县、漾濞彝族自治县、南涧彝族自治县)

温州市(平阳县、龙港市、洞头区、龙湾区、文成县、瑞安市、泰顺县、瓯海区、乐清市、永嘉县、鹿城区、苍南县)

成都市(新津区、青羊区、新都区、双流区、彭州市、郫都区、武侯区、金堂县、锦江区、都江堰市、邛崃市、龙泉驿区、青白江区、温江区、蒲江县、大邑县、金牛区、简阳市、崇州市、成华区)

孝感市(云梦县、孝昌县、大悟县、应城市、安陆市、汉川市、孝南区)

云浮市(云安区、云城区、郁南县、新兴县、罗定市)

石家庄市(井陉矿区、藁城区、正定县、赞皇县、桥西区、行唐县、元氏县、晋州市、平山县、井陉县、辛集市、新华区、长安区、裕华区、赵县、深泽县、新乐市、高邑县、鹿泉区、无极县、栾城区、灵寿县)

汕尾市(海丰县、陆河县、城区、陆丰市)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

塔城地区(裕民县、乌苏市、塔城市、沙湾市、额敏县、托里县、和布克赛尔蒙古自治县)

玉林市(兴业县、玉州区、北流市、容县、陆川县、福绵区、博白县)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

马鞍山市(和县、博望区、花山区、当涂县、含山县、雨山区)

宜昌市(兴山县、西陵区、远安县、伍家岗区、秭归县、当阳市、宜都市、五峰土家族自治县、长阳土家族自治县、猇亭区、夷陵区、点军区、枝江市)

阿克苏地区(乌什县、拜城县、阿瓦提县、阿克苏市、库车市、柯坪县、沙雅县、新和县、温宿县)

凉山彝族自治州(木里藏族自治县、冕宁县、雷波县、盐源县、喜德县、美姑县、会理市、宁南县、德昌县、越西县、昭觉县、会东县、布拖县、甘洛县、西昌市、金阳县、普格县)

钦州市(浦北县、钦北区、钦南区、灵山县)

营口市(大石桥市、老边区、盖州市、西市区、站前区、鲅鱼圈区)

呼和浩特市(和林格尔县、土默特左旗、回民区、赛罕区、托克托县、清水河县、武川县、玉泉区、新城区)

白城市(洮南市、洮北区、大安市、通榆县、镇赉县)

白银市(白银区、平川区、景泰县、靖远县、会宁县)

菏泽市(东明县、鄄城县、郓城县、单县、成武县、曹县、巨野县、牡丹区、定陶区)

防城港市(东兴市、上思县、港口区、防城区)

昭通市(盐津县、绥江县、大关县、镇雄县、永善县、昭阳区、彝良县、水富市、鲁甸县、巧家县、威信县)

宜宾市(珙县、兴文县、长宁县、叙州区、屏山县、江安县、高县、筠连县、翠屏区、南溪区)

黔东南苗族侗族自治州(台江县、雷山县、剑河县、三穗县、镇远县、凯里市、丹寨县、从江县、黎平县、岑巩县、黄平县、榕江县、施秉县、麻江县、天柱县、锦屏县)

镇江市(句容市、扬中市、润州区、丹阳市、京口区、丹徒区)

资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

无锡市(新吴区、滨湖区、惠山区、宜兴市、锡山区、梁溪区、江阴市)

南充市(营山县、高坪区、顺庆区、仪陇县、嘉陵区、蓬安县、南部县、西充县、阆中市)

厦门市(集美区、翔安区、海沧区、思明区、同安区、湖里区)

宿州市(泗县、灵璧县、埇桥区、萧县、砀山县)

1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺

2.台积电计划2027年量产面板级先进封装

3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术

4.消息称中国台湾竞购者正在争夺AMD的ZT服务器资产

5.五家美企联合起诉特朗普政府,要求阻止其征收关税

6.视觉Transformer已经超越CNN:原因分析以及如何发挥它们的最佳性能

1.AMD新款EPYC处理器完成流片采用台积电2nm工艺

当地时间周一(4月14日),AMD宣布代号为“Venice”的第六代AMDEPYC处理器完成流片,预计将于2026年推出。

据悉,Venice是业界首个采用台积电N2制程技术流片的HPCCPU设计,凸显了AMD积极的产品路线图以及台积电生产节点的准备就绪。

AMD董事长兼CEO苏姿丰表示,台积电多年来一直是AMD重要的合作伙伴,AMD是台积电2nm制程以及硅谷州晶圆21厂的首家HPC客户,充分展现双方紧密合作,共同推动创新并提供先进技术,为未来发展提供动力。

台积电董事长兼总裁魏哲家表示,台积电与AMD的合作推动了显著的技术扩展,为高效晶圆带来了更佳的效果、功耗效率和良率。

台积电的N2工艺是其首个基于环栅(GAA)纳米片晶体管的制程技术。该公司预计,与上一代N3(3nm级)相比,该制程技术将使功耗降低24%至35%,或在恒压下提高15%的性能,同时晶体管密度也将提升1.15倍。这些提升主要得益于新型晶体管和N2NanoFlex设计技术协同优化框架。

另外,AMD宣布已成功验证了由台积电在其位于亚利桑那州凤凰城附近的Fab21工厂生产的第五代EPYC处理器的硅片。这意味着该公司部分当前一代EPYCCPU现在可以在美国生产。

苏姿丰表示,该公司将在美国生产更多的人工智能服务器。

2.台积电计划2027年量产面板级先进封装

据报道,台积电即将完成面板级先进芯片封装(PLP)的研发,并计划在2027年左右开始小批量生产。

为满足对更强大的人工智能芯片的需求,面板级先进芯片封装将使用可容纳更多半导体的方形基板而非传统的300mm圆形基板。

两位消息人士透露,台积电新一代封装技术的首代产品将使用310mm×310mm的基板。这比芯片制造商此前试验的510mm×515mm尺寸小得多,但仍然比传统圆形晶圆提供更多的表面积。

台积电正在加快开发进度。消息人士称,该公司正在中国台湾桃园市建设一条试点生产线,目标是在2027年左右开始小规模生产。

全球最大的芯片封装和测试供应商日月光早些时候证实,它正在建设一条采用600mm×600mm基板的面板级芯片封装线,但后来当它了解到台积电的起步尺寸较小时,决定在高雄再建一条与台积电相同尺寸的试生产线。

芯片封装曾被认为比芯片生产技术要求低。然而,对于人工智能计算芯片而言,诸如台积电CoWos芯片封装技术等先进封装方法,如今已变得与芯片制造同等重要。这是因为先进封装技术可将GPU、CPU和高带宽内存(HBM)集成到一块超级芯片中,例如英伟达的Blackwell。博通、亚马逊、谷歌和AMD也依赖台积电的CoWoS技术来满足其芯片封装需求。

3.苹果将分析设备用户数据以增强人工智能技术

据科技记者马克·古尔曼(MarkGurman)最新发布的消息,苹果公司将开始分析客户设备上的数据,以改进其人工智能平台,此举旨在保护用户信息,同时帮助其赶上人工智能竞争对手。

如今,苹果通常使用合成数据来训练人工智能模型,这些信息旨在模拟现实世界的输入,但不包含任何个人信息。但这些合成信息并不总是代表真实的客户数据,这使得其人工智能系统更难正常工作。

苹果的新方法将解决该问题,同时确保用户数据保留在客户的设备上,不会直接用于训练AI模型。此举旨在帮助苹果赶上OpenAI和AlphabetInc.等隐私限制较少的竞争对手。

该技术的工作原理如下——它获取苹果创建的合成数据,并将其与iPhone、iPad和Mac电子邮件应用程序中最近的用户电子邮件样本进行比较。通过使用真实的电子邮件来检查虚假输入,苹果可以确定其合成数据集中哪些内容与真实消息最一致。

这些技术将帮助苹果改进其AppleIntelligence平台中的文本相关功能,例如通知中的摘要、写作工具中综合思想的能力以及用户消息的回顾。

苹果4月14日在其机器学习博客的一篇文章中写道:“在创建合成数据时,我们的目标是生成在主题或风格上与真实内容足够相似的合成句子或电子邮件,以帮助改进我们的摘要模型,但苹果不会从设备中收集电子邮件。”

大型语言模型是现代人工智能的核心技术,它们为苹果去年发布的AppleIntelligence功能提供支持。除了使用合成数据外,苹果还利用从第三方获得许可或通过扫描开放互联网找到的信息来训练其模型。对合成数据的依赖有其缺陷,该公司的工具会在通知中歪曲想法,并且在某些情况下无法提供准确的文本摘要。

从理论上讲,新系统可以改进苹果的模型,这是其在热门人工智能领域成为有力竞争对手的关键一步。苹果的人工智能团队发现其产品落后于竞争对手,这促使其最近对Siri语音助手及相关工作进行了管理层重组。

该公司将在即将发布的iOS和iPadOS18.5以及macOS15.5测试版中推出新系统。周一早些时候,这些即将发布的版本的第二次Beta测试已提供给开发人员。

苹果还表示,它正在采取以隐私为中心的方式,改进用于支持其他AppleIntelligence功能的模型,例如ImagePlayground、ImageWand、MemoriesCreation和VisualIntelligence。

该公司已经利用一项名为“差异隐私”的技术来改进其Genmoji功能,该功能允许用户创建自定义表情符号。苹果在博客文章中表示,该系统使用该系统“识别流行的提示和提示模式,同时提供数学保证,确保独特或罕见的提示不会被发现”。

这个想法是为了追踪模型在多个用户提出相同请求的情况下的响应情况,比如,要求一只带着公文包的恐龙并改善这些情况下的结果。这些功能仅适用于选择启用设备分析和产品改进功能的用户。这些选项可在公司设备“设置”应用中的“隐私和安全”选项卡中进行管理。

苹果表示:“基于我们多年来使用差异隐私等技术以及合成数据生成等新技术的经验,我们能够改进AppleIntelligence功能,同时保护选择加入设备分析程序的用户的隐私。”

苹果的人工智能团队几个月来一直处于动荡之中,媒体报道了该团队的困境、领导问题、产品延迟和高管变动。

今年3月,苹果对其人工智能团队的部分管理层进行了改组,将Siri的管理职责从高管JohnGiannandrea手中剥离,并将语音助手团队移交给VisionPro创始人MikeRockwell和软件主管CraigFederighi。苹果计划在6月份宣布AppleIntelligence的升级,但要到明年才会实现Siri期待已久的功能。

4.消息称中国台湾竞购者正在争夺AMD的ZT服务器资产

报道,知情人士透露,仁宝电脑、纬创资通旗下纬颖科技以及美国捷普将对AMD的人工智能服务器组装厂提交修改后的报价。此前有消息称,英业达和和硕也对这些资产感兴趣,但这两家公司后来已退出竞标。

知情人士称,AMD正与顾问合作,并要求在未来几天提交新的报价,该公司计划在第二季度末完成出售,交易价值可能在30亿美元至40亿美元之间。

此次出售位于得克萨斯州和新泽西州的美国制造资产正值许多中国台湾电子公司争相在美国建厂,以规避美国总统特朗普当前或未来加征的关税之际。一位知情人士表示,竞标者认为这些工厂很有价值,因为它们拥有1500名技术熟练的员工。

AMD通过斥资49亿美元收购ZTSystems继承了这些工厂,该交易于3月底完成。AMD去年表示,将出售制造业务,以避免与戴尔和惠普等客户竞争。

审议仍在进行中,目前还不确定AMD是否能够达成协议。

行业研究分析师KunjanSobhani和OscarHernandezTejada此前估计,该制造部门的售价可能在15亿美元至30亿美元之间。在被AMD收购前的12个月里,该服务器制造业务的营收约为100亿美元。

对于潜在买家来说,这是一个抢占用于制造人工智能热潮核心的服务器设施的机会。人工智能芯片领域的主导者英伟达表示,计划在未来四年内通过制造合作伙伴关系在美国生产价值高达5000亿美元的人工智能基础设施。

包括鸿海在内的中国台湾企业都依赖墨西哥作为其重要的人工智能服务器组装和零部件生产中心。自2024年11月特朗普胜选以来,鸿海已在美国购置土地,并于上个月表示将宣布加大对美投资。其中国台湾同行广达董事会也已批准为其美国子公司增资2.3亿美元。

5.五家美企联合起诉特朗普政府,要求阻止其征收关税

一个法律倡导组织请求美国国际贸易法院阻止唐纳德·特朗普总统对外国贸易伙伴征收全面关税,称总统超越了其职权。

该诉讼由无党派组织“自由司法中心”代表五家从受关税影响国家进口商品的美国小型企业提起。该诉讼质疑特朗普4月2日“解放日”征收的关税,以及美国单独对中国征收的关税。

自由司法中心高级法律顾问JeffreySchwab在一份声明中表示:“任何个人都不应有权征收对全球经济造成如此巨大影响的税款。宪法赋予国会制定税率(包括关税)的权力,而不是总统。”

白宫发言人HarrisonFields在一份声明中为特朗普的关税政策辩护。

“反特朗普人士会一直反对他,但特朗普总统正在捍卫民众利益,阻止我们的贸易伙伴(尤其是中国)利用美国。他的计划为企业和工人创造了公平的竞争环境,以应对美国长期存在的贸易逆差这一国家紧急状态。”HarrisonFields说道。

特朗普政府在佛罗里达州联邦法院面临类似的诉讼,一位小企业主请求法官阻止对中国征收关税。

特朗普对所有国家/地区的商品征收10%的关税,并对政府认为对美国进口设置高壁垒的国家/地区提高关税,随后他暂停了对其中大部分国家/地区的关税90天。

特朗普总统的行政命令援引了包括《国际紧急经济权力法》在内的法律,该法赋予总统特殊权力,以应对美国面临的异常或特殊威胁。

在诉讼中,自由司法中心表示,该法律并未赋予总统征收关税的权力。

诉讼称:“利用《国际紧急经济权力法》征收关税尚无先例。其他任何总统都从未这样做过,也从未声称拥有这样做的权力。”

6.视觉Transformer已经超越CNN:原因分析以及如何发挥它们的最佳性能

现在大家已不再讨论“ViT是否会取代CNN”。它们已经完成了这场超越。现在新的挑战是:如何让ViT高效运行在真正为它量身打造的硬件上。

视觉AI已不再依赖CNN——接下来会如何发展?

多年来,卷积神经网络(CNN)在人工智能视觉领域一直占据主导地位,广泛用于自动驾驶辅助、人脸识别、视频监控等场景。但现在,行业已经转向——视觉Transformer(VisionTransformer,ViT)现已被公认为在很多计算机视觉任务中表现更优。ViT能理解全局信息,具备抗干扰能力,并能处理复杂场景,已经成为视觉AI的新标配。

现在大家已不再讨论“ViT是否会取代CNN”。它们已经完成了这场超越。现在新的挑战是:如何让ViT高效运行在真正为它量身打造的硬件上。

本文将探讨ViT成为首选的原因、ViT的关键不同之处,以及要最大限度地发挥其的性能,哪些硬件功能必不可少。

为什么视觉Transformer会全面胜出?

CNN用自下而上的方式处理图像,从边缘到特征逐层提取,最后识别出完整的物体。这种方法对于干净、理想的图像效果很好,但若遇到遮挡、图像损坏或对抗性噪声时,就容易出错。而Transformer是在整体上对图像进行分析,通过注意力机制理解图像中各区域之间的关系。

《量子杂志》曾用一个生动的比喻说明:“CNN像是从单个像素开始逐步放大;Transformer则像是慢慢让整幅模糊图像逐渐聚焦。”

这种方式使得ViT具有显著优势:

●复杂场景中的卓越物体识别能力——CNN专注于局部特征,而ViT不同,它考虑的是全局背景,因此在杂乱的环境中(如部分被车辆遮挡的行人),ViT表现远优于CNN。

●更强的抗干扰能力——CNN容易被细微像素扰动误导(如将停车标志误识别为让行标志)。ViT的整体性分析使其更难被干扰。

●更优的场景解析适应性——像自动驾驶这样的任务,不只需要识别物体,还要分割场景、规划路径。ViT在这些方面表现非常优秀。

当然,这些优势需要代价:ViT计算复杂度高,对算力的需求远超CNN。因此,当下的研究焦点转为了AI硬件优化。

什么样的硬件才能真正释放ViT的潜力?

要让ViT在边缘AI应用中发挥全部实力,底层硬件需针对其独特计算需求优化。支持ViT的神经网络处理器(NPU)需具备以下能力:

1.高效的注意力机制加速——ViT依赖矩阵乘法与注意力层,而非CNN的卷积运算,硬件需针对性优化,必须有能力快速处理这类计算流程。

2.混合数据类型支持——ViT的注意力计算需浮点精度,而多层感知机(MLP)阶段则可用低位整数(如INT8),硬件需平滑切换。硬件必须流畅无阻地处理这种过渡。

3.结构化与非结构化稀疏计算加速——ViT存在大量冗余计算(如零值乘法)。高效硬件可跳过这些非必要步骤,提升速度与能效。

4.高吞吐量定制算子——将计算任务安排在外部加速器通常会拖慢推理速度。相反,硬件必须将定制算子与Transformer核心集成到同一流水线中,才能实现最高效率。

5.并行与多核心计算能力——场景分割与理解需大量并行运算。要高效完成此类任务,多引擎支持不可或缺。

6.模型压缩与剪枝支持——ViT参数量巨大,可达数十亿。支持剪枝和压缩的硬件,可最大限度地减少加载时间和内存压力。

7.片上处理减少内存瓶颈——部分先进的ViT方案可直接在本地设备端运行,无需外部内存,显著提升边缘AI效率。

未来已来:ViT专用硬件是下一站

视觉AI正迅速演进,ViT已在自动驾驶、安防等关键领域超越CNN。下一挑战在于确保NPU硬件在高效支持ViT的同时,兼顾能效与实时性。

在CEVA,我们已将上述硬件优化集成至NeuPro-MNPUIP。若想了解我们如何推动高性能ViT应用落地,欢迎访问官网或联系我们深入交流。

AI视觉的未来已至——请确保您的硬件也能跟上。(来源:CEVAIP)

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