盖世汽车讯 由于担心全球人工智能GPU短缺，边缘人工智能初创公司耐能（Kneron）认为其神经处理单元（NPU）技术有机会成为有竞争力的替代方案。据外媒报道，该公司宣布发布最新KL730 NPU，其能效比之前的型号高出四倍。 新芯片旨在加速GPT、基于Transformer的AI模型。

图片来源：耐能

耐能的芯片主要针对边缘应用，例如自动驾驶汽车以及医疗和工业应用。受益于高通和富士康的支持，耐能将Quanta部署在边缘服务器中。

耐能创始人兼首席执行官Albert Liu表示：“与GPU相比，NPU拥有更多的内核。其核心效率更高，并且更专注于细致入微的连接。”

Kneron NPU内部技术

耐能的芯片使用可重新配置的AI架构来加速AI，与GPU中使用的架构不同。KL730的架构还针对GPT基于Transformer的AI模型进行了专门优化。

Kneron在NPU市场上享有盛誉

KL730并不是耐能第一款针对变压器进行优化的芯片。两年前，耐能就发布了具有这种功能的KL530芯片。耐能芯片中变压器模型的最初用例是帮助自动驾驶汽车制造商。Liu表示，Transformer模型对于实时时间相关性检测用例非常有帮助。

KL730的级联能力

凭借新的KL730，耐能对其NPU芯片的性能进行了一些显着的改进，包括集群。因此，如果单个芯片不足以满足特定用例，则多个KL703可以集群部署。

虽然耐能的芯片目前主要用于推理用例，但Liu希望将多个KL730组合在一起，使该技术更广泛地用于机器学习（ML）训练。

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