【直播来袭】多模态时代异构芯片的架构设计与探索，八位堂黑神话联名手柄等你拿

存内计算开发者 2024-08-28 16:54:11

存算系列直播活动

主题：多模态时代异构芯片的架构设计与探索

时间：8/30 10：00-11：30

参与直播并发布博文至社区，可获得【八位堂黑神话联名手柄】

直播预约链接直达：https://www.eet-china.com/webinars/Witmem_20240830.html?source=poster

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一键难忘存内计算布道师 2024-09-08

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知存科技 | 多模态时代下存算芯片的架构设计与应用【在线研讨会】
https://shangjinzhu.blog.csdn.net/article/details/142032303

存内计算技术的核心思想是将计算操作直接嵌入到存储单元内部，从而减少传统冯诺依曼架构中计算和存储单元之间的数据传输。这一技术通过在存储器中嵌入计算功能，有效地缩短了数据传输路径，从而提高了计算效率和系统性能。传统的计算架构中，CPU和内存之间的频繁数据传输导致了显著的带宽瓶颈和功耗问题。存内计算技术通过将计算逻辑集成到存储单元中，能够显著降低数据传输的需求，从而有效减少功耗和带宽消耗。知存科技的在线研讨会探讨了存内计算技术在多模态大模型时代的应用及其架构设计。

近年来,随着深度学习技术的飞速发展,多模态学习逐渐成为人工智能领域的研究热点。与单一模态不同,多模态学习旨在利用不同模态数据(如文本、图像、音频等)之间的互补信息,构建更加全面、准确的智能模型。多模态融合是实现多模态学习的关键,其目标是在特征或决策层面实现不同模态表示的有效整合。然而,设计高效的多模态融合架构仍面临诸多挑战,如模态间的异构性、语义鸿沟、数据预处理与对齐等。针对这些挑战,学术界提出了多种多模态模型架构,并在图像描述、视频问答、语音识别等任务上取得了瞩目成果。但不同架构在融合方式、融合阶段等方面

一、多模态融合技术架构图这张AI多模态融合技术架构图展示了从多模态数据处理到知识应用的完整流程，具体如下：1. 数据输入与预处理2. 知识建模定义定义知识建模的基础元素，包括本体、实体、属性和关系，为后续知识抽取提供框架。3. 知识抽取4. 模型开发对数据集进行模型训练、验证与部署，提升知识处理能力。5. 知识管理6. 应用层知识最终应用于聊天机器人、智能客服、数据分析、情绪感知、智能推荐、可视化图表、深度思考等场景，实现多模态 AI 的实际价值。

1.背景介绍 多模态数据处理是一种将多种类型的数据(如图像、文本、音频、视频等)融合并进行分析的方法。集成学习是一种机器学习方法，它通过将多个模型或算法结合在一起来提高预测性能。在这篇文章中，我们将讨论如何将这两种方法结合使用以处理异构数据。 1.1 异构数据的定义与特点异构数据是指来自不同数据源、格式和类型的数据。例如，社交网络数据可能包括用户的个人信息、文本消息、图片和视频等。 ...

上周，我和一位从业三十余年的工程师聊到ChatGPT。作为一名人工智能领域研究者，我也一直对**对话式大型语言模型**非常感兴趣，在讨论中，我向他解释这个技术时，他瞬间被其中惊人之处所吸引:raised_hands:，我们深入探讨了ChatGPT的关键技术，他对我所说的内容产生了浓厚的兴趣，我们开始交流并分享了各自的经验。我发现，与这位资深工程师的讨论不仅加深了我的理解，也让我更加了解了这项技术的前沿发展:seedling:。后续我也下面我将分享一些我在与工程师的讨论中和自己学习中所了解的ChatG

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