2022年中国DPU行业白皮书（最新版）
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2022-05-15 04:46
DPU 将成为继 CPU、GPU 的"第三块主力芯片"
DPU 具备高度灵活可编程性，其功能可通过软件定义向网络、存储、安全等应用进行延伸。通过灵活地运用 DPU 的功能，在满足不同应用场景对于释放算力、提高数据处理效率需求的同时，还具有贴合具体应用场景需求的能力，如助力形成信息安全解决方案等。因此，DPU 具有渗透众多应用场景的潜力。
产品概念逐步具象化，蓄力延伸众多领域
不断改进产品与应用场景的贴合度，打磨DPU 产品在锚定应用领域的商业化能力是现阶段发展的重点， DPU 概念在这发展过程中将逐步具象化，行业外部对DPU 认知也将逐渐加强。基于现阶段所积累的技术与应用场景理解，芯片厂商将持续扩大 DPU 所能覆盖的应用场景。
海外与中国芯片龙头厂商发展进度相近
海外芯片龙头厂商基于自身影响力率先打开市场，中国芯片龙头厂商也紧步跟上，产品将逐步落地应用。在行业发展初期，双方皆处于接受终端应用验证的阶段，发展进度相近。
打造生态是中国芯片厂商把握机遇的关键
在打磨 DPU 大规模商业化的阶段，拥有较强适配性并释放客户开发能力的产品更具有竞争优势，软件生态则是形成这一竞争优势的关键。此外，中国芯片厂商还可以打造产业链生态以及横向的协同生态，提高研发效率、打造多样化产品，从而把握行业发展的机遇。以 DPU 为中心，联合芯片行业各方协同发展，将有望推动中国芯片行业整体发展。
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第一章 DPU概况
第二章 DPU 行业发展阶段与市场规模
第三章 DPU产业链与发展现状分析
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篇幅所限，分享结束，完整内容请下载“2022年中国DPU行业白皮书”，报告旨在分析 DPU 发展现状、产品特点、技术动向及发展趋势，并识别中国芯片厂商与海外芯片厂商的差异，从而判断中国DPU 行业的现状与发展机遇。
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神经网络系列研究（二）：循环神经网络
神经网络系列研究（一）：卷积神经网络
1、人工智能系列（二）：AI芯片三大应用场景应用现状及趋势.pdf
2、人工智能系列（三）：中国深度学习框架深化应用的痛点与挑战.pdf
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1-2 人工智能系统概述和深度网络基础
3 深度神经网络网络计算框架基础
4 矩阵运算与计算机体系结构
5 深度学习中的分布式训练-算法
10 神经网络的稀疏化
6 深度学习中的分布式训练-系统
7 异构计算集群调度与资源管理系统
8 深度学习推理系统
9 计算图的编译与优化
11 自动机器学习系统
12 强化学习系统
13 人工智能的安全隐私
14 利用人工智能优化计算机系统
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