「聽見那些實現在同溫層外的勵志夢想」
#MywayXLexus
除了大公司的品牌成功經驗,相信很多人對於新創或剛起步的公司故事更加好奇,也許Lexus 聯名的podcast「My way」 可以給你突破框架的創新思維模式,跳出同溫層聽見那些「你聽過看過,卻未必留心關注」的崛起故事。
為了錄製能跟上時代潮流的podcast,我常常會在茫茫網海中搜尋,看看有沒有什麼有趣的新作品…..最近聽到Lexus聯名的podcast「My way」,覺得很值得推薦給「想知道、學習創意實現和創業須知」的人——引起我注意的,是訪問Hahow創辦人江前緯的一集,由於自己最近跟許多線上課程平台接觸,出於好奇,想了解一下這些課程平台背後的運作思維,意外給我挖到寶。
實體商店逐漸著力於電商,教育也逐漸從面對面納入線上的需求,創辦人江前緯與其說是在做「教育的生意」,據他所說,更像是一個改變世界的社會運動,透過他們的技術與內容產出能力,試圖突破跨界學習的阻礙——你能想像,在一間學校,同時可以學畫畫、腹語、AI設計嗎?在內容付費逐漸被大眾接受後,Hahow也成功地成為了市場的典範之一,打造學習的新樣態。從募資前測,用以了解群眾對該課程的需求,避免製作課程後與市場期待有所差距造成損失,到確定製作後跟導師的溝通、訪談,讓「懂技巧不懂得教、懂得教不懂得拍」的老師能夠在最舒適的狀況下生產課程——Hahow面對疫情時代的衝擊,並沒有停下腳步,而更正視了轉型的必要,創造了更多的機會。
如果你想聽更多在這個壓抑的時代有所突破的故事,我推薦Lexus聯名的podcast「My way」,認識那些教科書上沒有寫的嶄新傳奇,我已經要準備來聽鮮乳坊的故事了(畢竟也是我常常在便利商店購買的牛奶新寵❤️)。
👂即刻收聽:https://lihi1.com/Cy2oA
Lexus.tw
#Lexus #podcast #Myway
#Verse #ExperiencingAmazing
同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過7,740的網紅Riven 林育正,也在其Youtube影片中提到,本集單元邀請到的設計師是 AI 產品體驗設計師陳翰申,曾經任職過 Google, Microsoft, IBM, Adobe 等地球上最大的科技公司的他,同時也在 Parsons 設計學院教授「認知人工智慧界面」課程,我們將一起聊聊在 AI 人工智慧的科技發展下,我們設計師跟如何面對與準備,以及怎麼...
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摩爾定律的瓶頸,未來會靠「AI 設計晶片」突破
TO 精選觀點2021-08-26
【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限,市場皆在討論,摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展,摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎?還是工程師會與 AI 協作,推動晶片設計邁進人工智慧時代?(責任編輯:郭家宏)
AI 設計的晶片,性能十年內將提高 1,000 倍。
作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一,Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示,現在人工智慧設計的晶片,性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。
自 80 年代以來,自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在,每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸,最好的辦法或許就是你我都熟知的:人工智慧。
一篇刊登在 Nature 上的文章指出,經過訓練的機器學習系統,在晶片設計上的表現超過人類。
不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為,晶片架構師不僅不會下崗,還會轉移到產業鏈的上遊,比現在負責更多任務。
Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片,與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前,三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。
用 AI 設計晶片,有望打破摩爾定律的瓶頸
De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys,一家電子設計自動化(EDA)軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗,Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。
要超越摩爾定律,就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求,最終實現 1,000 倍性能的目標。
「機器學習出現在我們使用的每一種工具中,這個設計空間優化(DSO)的新工具的不同之處在於,它不適用於單個設計步驟,而是適用於整個設計流程。」
這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法,從綜合方法進行晶片設計,而不僅僅是晶片布局。
晶片設計的一個早期步驟是 floor planning,其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。
由於宏單元潛在配置數量巨大(約為 10^2500),規劃就會變得非常複雜,而且隨著邏輯電路設計的發展,還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成,就要耗時數天或數週。
但如果用 AI 設計晶片,它就能夠利用強化學習,優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片:硬體(物理)、軟體(功能)、可製造性和架構(形式)。
隨著 AI 接管更多任務,以往負責設計少量電晶體的工程師,現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。
這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片,改變晶片的架構,將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。
Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片
與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比,DSO.ai 能夠將功耗降低 25%,性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。
而在未來的 AI 晶片設計時代,晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。
面對特定專案的差異化需求,DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。
工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入,例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率,採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸,確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。
全球「缺晶片」,雖然說不少產業都受到影響,但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小,但卻是一個重要的基礎設施。
除了 Synopsys,Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU(張量處理單元)晶片即將發布新版本,優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台,以增強自身競爭力。
晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。
附圖:人類設計的晶片平面圖(a)與機器學習系統生成的平面圖(b)
摩爾定律逐漸扁平,晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代,自動化大不相同。
晶片定制會更普遍
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/
ai設計 在 Technews 科技新報 Facebook 的最佳貼文
新思科技表示,未來十年內 AI 設計晶片將實現千倍性能提升,讓產業在製程推進碰到瓶頸後,仍可維持在摩爾定律的發展軌道上。
#新思科技 #Synopsys #AI
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#科技 #科幻 #科學 #AI #VR
ai設計 在 遊戲的AI設計? - 看板GameDesign - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
各位大大好
我是研究深度學習的研究生
不過研究領域跟遊戲AI沒啥關
但我滿喜歡打電腦遊戲的,打FPS,Dota類的,或如文明帝國,三國志這種戰棋類的。桌遊方面也打過不少,也自己設計過桌遊。
我打遊戲都是M屬性的,會跑去挑戰高難度AI
但通常電腦遊戲的高難度AI就是把AI的資源量調更高,但還是一樣笨。這種AI實在無法滿足我。
我最近看到Unity有出Unity Machine Learning Agents,想要空閒的時候玩看看
不知道板上有沒有人用過?
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Sent from JPTT on my Xiaomi Redmi Note 4.
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