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本白皮書探討了將賽靈思新 AI 引擎用于計算密集型應用（如 5G 蜂窩和機 器學習 DNN/CNN）的架構、應用和優勢。 與前幾代相比，5G 的計算密度要高 5 到 10 倍；AI 引擎已針對 DSP 進行了 優化，可滿足吞吐量和計算要求，從而提供無線連接所需的高帶寬和加速 速度。 許多產品中機器學習的采用（通常采用 DNN/CNN 網絡的形式）大大增 加了計算密度要求。AI 引擎針對線性代數進行了優化，可提供滿足這些 要求的計算密度，同時與可編程邏輯中執行的類似功能相比，功耗也降 低了 50％。 AI 引擎使用了許多程序員所熟悉的 C/C++ 范例進行編程。AI 引擎與賽靈 思的自適應與標量引擎集成，可提供高度靈活且功能強大的整體解決方 案。
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