ai gpu 文章最新資訊

使用英飛凌 ModusToolbox? 機(jī)器學(xué)習(xí)為IoT設(shè)備解鎖AI

1? ?英飛凌在邊緣（Edge）設(shè)備上釋放機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的能力市場(chǎng)對(duì)舒適性、便利性和簡(jiǎn)單性的需求不斷增加，對(duì)娛樂(lè)、安全和能源效率領(lǐng)域更多功能的需求也在日益增長(zhǎng)，這將大大增加對(duì)智能家居的興趣和承諾。邊緣人工智能（AI）將成為這些產(chǎn)品的關(guān)鍵推動(dòng)因素。今天的物聯(lián)網(wǎng)硬件/軟件開(kāi)發(fā)人員面臨著在構(gòu)建這些未來(lái)設(shè)備時(shí)的一系列復(fù)雜設(shè)計(jì)。從復(fù)雜的集成無(wú)線(xiàn)連接，到優(yōu)化電池供電設(shè)計(jì)中的系統(tǒng)功率，再到集成傳感器融合，讓物聯(lián)網(wǎng)工作對(duì)任何團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)都是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。作為連接現(xiàn)實(shí)世界和數(shù)字世界的領(lǐng)導(dǎo)者，英飛凌非常了解
關(guān)鍵字： 202109 機(jī)器學(xué)習(xí) AI

AI與機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展迅速，F(xiàn)PGA可提供高能效和靈活性

1? ?為什么AI/ML發(fā)展如此迅速？多年來(lái)，人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）市場(chǎng)一直以指數(shù)級(jí)的速度快速增長(zhǎng)，其解決方案遍布我們周?chē)瑥臋C(jī)器人和其他機(jī)械系統(tǒng)的預(yù)測(cè)故障算法、電子商務(wù)中的購(gòu)買(mǎi)行為建議、自動(dòng)駕駛車(chē)輛的目標(biāo)檢測(cè)、電子交易中的風(fēng)險(xiǎn)緩解到DNA測(cè)序等等，我們身邊有各種各樣的解決方案，示例不勝枚舉。那么，為什么AI/ML發(fā)展如此迅速呢？據(jù)IDC、Gartner和其他市調(diào)機(jī)構(gòu)的分析，全球大約80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。電子郵件、照片、語(yǔ)音郵件、視頻和許多其他數(shù)據(jù)源每天都在堆積。無(wú)論
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賽靈思AI產(chǎn)品方向及市場(chǎng)應(yīng)用

1? ?嵌入式開(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)及賽靈思的解決方案在嵌入式AI 產(chǎn)品落地的過(guò)程中，開(kāi)發(fā)者遇到最多的問(wèn)題或者說(shuō)挑戰(zhàn)主要有三個(gè)：①該方案是否靈活可擴(kuò)展，能夠適配不同規(guī)模的產(chǎn)品？②是否有簡(jiǎn)單易用的AI?開(kāi)發(fā)工具以降低FPGA?開(kāi)發(fā)門(mén)檻？③如何突破瓶頸，在算力有限的邊緣端實(shí)現(xiàn)最大性能？?賽靈思在2020?年初正式推出了VitisTM?AI?解決方案，它是一套面向賽靈思自適應(yīng)??Zynq??SoC，Zynq?&nbs
關(guān)鍵字： 202109 AI

中國(guó)AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢解決方案市場(chǎng)分析

“十四五”規(guī)劃綱要將新一代人工智能（AI）作為議題重點(diǎn)提及，彰顯了人工智能在中國(guó)帶動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要戰(zhàn)略地位。中國(guó)是世界上最大的制造大國(guó)，制造業(yè)與人工智能的結(jié)合是中國(guó)從制造大國(guó)走向制造強(qiáng)國(guó)的重要一步，是中國(guó)直面國(guó)內(nèi)國(guó)際挑戰(zhàn)的重要超車(chē)機(jī)遇。同時(shí)，近幾年中國(guó)圍繞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，大力推進(jìn)工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，在政府和產(chǎn)業(yè)界的共同推動(dòng)下，市場(chǎng)高速發(fā)展，企業(yè)應(yīng)用不斷加速。1? ?工業(yè)智能是工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新引擎在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新基建、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等政策發(fā)布的背景下，以工業(yè)為代表的傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)
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壁仞科技啟動(dòng)新產(chǎn)品線(xiàn)，國(guó)產(chǎn)圖形GPU賽道迎來(lái)“種子選手”

（9月6日消息）通用智能芯片初創(chuàng)企業(yè)壁仞科技今日宣布，在包括人工智能訓(xùn)練和推理的通用計(jì)算產(chǎn)品線(xiàn)之外，正式啟動(dòng)圖形GPU新產(chǎn)品線(xiàn)研發(fā)，為更多的應(yīng)用場(chǎng)景提供具有強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力的國(guó)產(chǎn)通用算力產(chǎn)品。壁仞科技聯(lián)合創(chuàng)始人焦國(guó)方（Golf Jiao），擔(dān)任新的圖形GPU產(chǎn)品線(xiàn)總經(jīng)理。業(yè)內(nèi)人士分析，以GPU為代表的通用計(jì)算處理器主要有兩大應(yīng)用領(lǐng)域：以人工智能訓(xùn)練及推理為代表的通用計(jì)算任務(wù)，以及以圖形渲染為核心的圖形處理任務(wù)。壁仞科技的首款通用計(jì)算產(chǎn)品即將流片，此次正式啟動(dòng)的圖形GPU產(chǎn)品線(xiàn)，將進(jìn)一步完善其產(chǎn)品矩陣、形成“A
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瑞薩AI視覺(jué)識(shí)別方案應(yīng)用筆記3

我們基于瑞薩RZ/A2M和它獨(dú)有的DRP技術(shù)，構(gòu)建了多款解決方案，包括工業(yè)自動(dòng)化中的目標(biāo)物體檢測(cè)與追蹤、二維碼編碼類(lèi)型的快速檢測(cè)等。這次，我們就來(lái)拆解如何使用RZ/A2M的DRP與嵌入式AI結(jié)合實(shí)現(xiàn)口罩人臉檢測(cè)。在示例中我們通過(guò)MIPI接口連接Sony IMX219 CMOS傳感器，輸入一個(gè)1280x720分辨率的圖像，通過(guò)RZ/A2M的DRP對(duì)輸入圖像做Simple ISP處理，圖像縮放處理，然后運(yùn)行一個(gè)輕量級(jí)且高效的口罩，人臉檢測(cè)模型。它能夠?qū)崿F(xiàn)在人臉檢測(cè)模式下30FPS的檢測(cè)速度，在區(qū)分是否戴口罩的
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瑞薩AI視覺(jué)識(shí)別方案應(yīng)用筆記2

話(huà)不多說(shuō)，我們開(kāi)始拆解如何使用RZ/A2M的DRP實(shí)現(xiàn)在8ms時(shí)間內(nèi)檢測(cè)5中不同編碼格式的二維碼。二維碼又稱(chēng)二維條碼，常見(jiàn)的二維碼為QR Code，QR全稱(chēng)Quick Response，是一個(gè)近幾年來(lái)移動(dòng)設(shè)備上非常流行的一種編碼方式，它比傳統(tǒng)的Bar Code條形碼能存更多的信息，也能表示更多的數(shù)據(jù)類(lèi)型。除了這種常見(jiàn)的QR Code之外，還有一些其它編碼格式的二維碼，例如Micro QR Code, DataMatrix, AZTec和漢信碼等等，因此要求掃碼槍能夠識(shí)別多種不同編碼的二維碼。常規(guī)的操作是
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給內(nèi)存加上AI？三星是這樣做的

Warning: file_get_contents(https://mma.prnasia.com/media2/1599691/image_1.jpg?p=medium600" title="三星半導(dǎo)體 HBM-PIM): failed to open stream: HTTP request failed! HTTP/1.1 400 Bad Request in /var/www/html/www.edw.com.cn/www/rootapp/controllerssitem
關(guān)鍵字：內(nèi)存 AI 三星

三星未來(lái)三年將向半導(dǎo)體、AI等戰(zhàn)略業(yè)務(wù)投資240萬(wàn)億韓元

　　8月24日消息，據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，周二，三星表示，未來(lái)三年，它將向半導(dǎo)體、生物制藥、電信、人工智能（AI）、機(jī)器人等戰(zhàn)略業(yè)務(wù)投資240萬(wàn)億韓元（約合2060億美元）。　　三星表示，這筆投資將有助于增強(qiáng)該集團(tuán)在芯片制造等關(guān)鍵行業(yè)的全球地位，同時(shí)使其能夠在機(jī)器人和下一代電信等新領(lǐng)域?qū)で笤鲩L(zhǎng)機(jī)會(huì)。　　據(jù)外媒報(bào)道，三星這240萬(wàn)億韓元的投資將直接創(chuàng)造4萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位，其中180萬(wàn)億韓元將用于投資韓國(guó)。　　自2020年下半年以來(lái)，芯片短缺問(wèn)題就成為半導(dǎo)體行業(yè)的主旋律。目前，該問(wèn)題已對(duì)全球汽車(chē)制造商造成沖擊，其根源是
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搭載M1X：蘋(píng)果新款MacBook Pro曝光 14、16寸雙發(fā)

　　最新消息稱(chēng)，蘋(píng)果推出的14英寸MacBook Pro和更新的16英寸MacBook Pro都將使用相同的M1X芯片，預(yù)計(jì)兩個(gè)型號(hào)的速度相當(dāng)。　　消息人士透露，雖然蘋(píng)果通常在其較大的MacBook Pro型號(hào)中包括一個(gè)獨(dú)立的GPU，但在其他M1 Mac發(fā)布中缺乏獨(dú)立GPU，迄今為止蘋(píng)果Apple Silicon構(gòu)建的系統(tǒng)當(dāng)中也沒(méi)有任何一臺(tái)支持eGPU，這也表明蘋(píng)果自身不會(huì)在2021年包括獨(dú)立圖形芯片。　　由于具有相似的性能，這些型號(hào)之間唯一真正的區(qū)別可能是物理尺寸，盡管這可能會(huì)給消費(fèi)者帶來(lái)價(jià)格上的不同。
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意法半導(dǎo)體STM32Cube.AI生態(tài)系統(tǒng)加強(qiáng)對(duì)高效機(jī)器學(xué)習(xí)的支持

意法半導(dǎo)體STM32Cube.AI開(kāi)發(fā)環(huán)境為用戶(hù)提供各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，為他們盡可能高效地解決分類(lèi)、聚類(lèi)和新穎性檢測(cè)三種算法挑戰(zhàn)提供更多靈活性。除了能夠在STM32*微控制器(MCU)上開(kāi)發(fā)用于邊緣推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)外，最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)還支持新的監(jiān)督和半監(jiān)督方法，這些方法可以處理更小的數(shù)據(jù)集和更少的CPU周期。其中包括孤立森林異常檢測(cè)(iForest)和單類(lèi)支持向量機(jī)(OC-SVM)新穎性檢測(cè)，以及K-means和SVM分類(lèi)器算法，現(xiàn)在，用戶(hù)無(wú)需人工寫(xiě)代碼就能實(shí)現(xiàn)這些算法。除神經(jīng)網(wǎng)
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英特爾推進(jìn)全新架構(gòu)，面向數(shù)據(jù)中心、HPC-AI和客戶(hù)端計(jì)算

　　英特爾推出兩大x86 CPU內(nèi)核、兩大數(shù)據(jù)中心SoC、兩款獨(dú)立GPU，以及變革性的客戶(hù)端多核性能混合架構(gòu)　　本文作者：Raja M.Koduri英特爾公司高級(jí)副總裁兼加速計(jì)算系統(tǒng)和圖形事業(yè)部總經(jīng)理　　架構(gòu)是硬件和軟件的“煉金術(shù)”。它融合特定計(jì)算引擎所需的先進(jìn)晶體管，通過(guò)領(lǐng)先的封裝技術(shù)將它們連接，集成高帶寬和低功耗緩存，在封裝中為混合計(jì)算集群配備高容量、高帶寬內(nèi)存和低時(shí)延、可擴(kuò)展互連，并確保所有軟件無(wú)縫地加速。披露面向新產(chǎn)品的架構(gòu)創(chuàng)新，是英特爾架構(gòu)師在每年架構(gòu)日上的期許，今年舉辦的第三屆英特爾架構(gòu)日令人
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Adapdix通過(guò)收購(gòu)加強(qiáng)數(shù)據(jù)與AI的結(jié)合

人工智能驅(qū)動(dòng)自動(dòng)化軟件行業(yè)的領(lǐng)先企業(yè)Adapdix宣布，已收購(gòu)首個(gè)針對(duì)邊緣計(jì)算和混合云環(huán)境地理分布數(shù)據(jù)管理分析平臺(tái)開(kāi)發(fā)商Edge Intelligence。Edge Intelligence的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)是Adapdix EdgeOps? AI/ML Data Mesh產(chǎn)品的理想補(bǔ)充，將使Adapdix能夠瞄準(zhǔn)更多的新市場(chǎng)，并在邊緣自動(dòng)化市場(chǎng)擴(kuò)展其產(chǎn)品。EdgeOps和Edge Intelligence的合并平臺(tái)將能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)生成源位置的分布式AI和企業(yè)數(shù)據(jù)管理。這使Adapdix能夠?yàn)樵谶吘?/li>
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GPU與NNA賦能智能座艙與自動(dòng)駕駛

1? ?趨勢(shì)和技術(shù)挑戰(zhàn)是什么？對(duì)于現(xiàn)代的電動(dòng)汽車(chē)（EV），我們所看到的趨勢(shì)本身就是問(wèn)題所在。作為未來(lái)交通出行的主流工具，即使是在入門(mén)級(jí)電動(dòng)汽車(chē)中，也可以看到更多的屏幕和更高的分辨率，同時(shí)更先進(jìn)的駕駛輔助和自動(dòng)駕駛工具也會(huì)被安裝在車(chē)輛中。隨著顯示屏亮度的增加和分辨率的提高，它們不僅需要更高的功率，還需要功能更強(qiáng)大的圖形處理器（GPU）。這就帶來(lái)了一個(gè)問(wèn)題，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的GPU 往往功能強(qiáng)大，但功率效率不高，這意味著在電動(dòng)汽車(chē)平臺(tái)上，它們可能會(huì)對(duì)電池產(chǎn)生明顯影響。對(duì)于自動(dòng)駕駛功能，也存在同樣的
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Nvidia：GPU激發(fā)轉(zhuǎn)型突破過(guò)去無(wú)法達(dá)成的分析工作

數(shù)據(jù)科學(xué)家Deborah Tylor，堅(jiān)持不懈的運(yùn)用正確的工具，達(dá)成原本以為做不到的事情。Deborah Tylor負(fù)責(zé)整理美國(guó)國(guó)稅局 (IRS) 超過(guò) 300 TB 的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)，從中找出可能有助于發(fā)現(xiàn)身份盜用和其它詐欺行為的模式。但就算她在一大排 CPU 服務(wù)器上徹夜運(yùn)行整理工作，依舊摸不著頭緒。她隔天早上發(fā)現(xiàn)沒(méi)有成功，于是又試了一次，結(jié)果再次失敗。最新版的 Cloudera Data Platform 加上由 NVIDIA 加快運(yùn)行速度的 Spark 3.0，協(xié)助一支團(tuán)隊(duì)提升作業(yè)
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