已有樣品/n重點(diǎn)突破智能終端深度學(xué)習(xí)處理器芯片設(shè)計(jì)，研發(fā)并改進(jìn)CNN、RNN 等深度學(xué) 習(xí)算法和技術(shù)，設(shè)計(jì)并研發(fā)Alex、Caffe、Torch等常用的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。深度學(xué)習(xí) 處理器芯片支持CNN/DNN/MLP等主流深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，基于深度學(xué)習(xí)處理器 芯片的智能設(shè)備可運(yùn)行手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別等任務(wù)；深度學(xué)習(xí)處理器芯片處理imagenet測(cè) 試集圖像分類(lèi)任務(wù)達(dá)到30幀/s，芯片面積不超過(guò)60平方毫米，單芯片功耗不超過(guò) 20W，所研發(fā)的芯片性能功耗比超過(guò)目前智能終端所使用的主流CPU的100倍。最終 在