英特爾正式推出了首套開源AI參考套件，旨在讓企業能夠在本地、云端和邊緣環境中都更易于部署AI。這些在英特爾On產業創新峰會（Intel Vision）上率先公布的參考套件包括AI模型代碼、端到端機器學習管道說明、庫和用于跨架構運行的英特爾oneAPI組件，讓數據科學家和開發者能夠學習如何更快速、更簡單地在醫療、制造、零售和其他行業部署準確性更高、性能更優和總落地成本更低的AI。 英特爾副總裁兼人工智能和分析部門總經理李煒博士表示：“在開放和眾創的環境中，創新才能蓬勃發展。不管是包括各種已優化的流
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英特爾 開源 AI
AMD日前宣布，將于明年推出下一代加速計算卡“Instinct MI300”。除了工藝升級5nm，架構升級CDNA3，還會首次融入CPU核心，基于最新的Zen4架構，還有Infinity Fabric高速總線、nfinity Cache無限緩存、HBM高帶寬內存等，通過3D小芯片立體封裝合為一體。 AMD宣稱，MI300 AI訓練性能提升預計可以超過8倍，AI能效則提升超過5倍。近日，在美國橡樹嶺國家實驗室舉辦的第79屆高性能計算用戶論壇上，
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AMD AI 加速計算卡
通信世界網消息（CWW）游戲是文化與科技的融合的重要陣地之一，隨著移動終端設備性能的不斷升級，游戲產業與5G、AR、VR等技術的融合加快，移動游戲發展迎來機遇期。近日，Arm推出2022全面計算解決方案 (TCS22)，可提供不同級別的性能、效率和可擴展性，以完善各類終端市場的用戶體驗。2022年，Arm全面計算解決方案被賦予了新價值。其一，GPU產品的革新成為此戰略的最大看點，Immortalis GPU將顯著優化安卓游戲體驗，提供更真實、流暢的游戲3D視效體驗。其二，最新的Armv9 CPU將峰值和效
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arm GPU 光線追蹤
北京時間7月14日早間消息，據報道，Alphabet旗下谷歌云部門當地時間周三宣布，他們將開始采用基于ARM技術的芯片，成為又一個加入這一轉型浪潮的大型科技公司，從而給英特爾和AMD帶來更大的壓力。谷歌表示，該公司的新服務將基于Ampere Computing的Altra芯片，Ampere Computing還向微軟和甲骨文等企業出售芯片。ARM是一家總部位于英國劍橋的芯片設計公司，該公司在被英偉達收購失敗后宣布將會IPO。ARM一直以來都為各類智能手機和平板電腦供應芯片設計和其他與芯片相關的知識產權。2
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2022年7月12日，九章云極DataCanvas公司重磅發布又一突破性開源技術成果——YLearn因果學習開源項目，并成功舉辦線上發布會。發布會以“從預測到決策，可理解的AI”為主題，特邀因果學習&人工智能領域專家：九章云極DataCanvas聯合創始人暨CTO尚明棟，CSDN創始人&董事長、極客幫創投創始合伙人蔣濤，清華大學計算機系長聘副教授、博士生導師崔鵬以及YLearn研發團隊，共同探討當前因果學習在學術界、產業界的最新研究成果，共同推動因果科學的快速發展。YLearn——打開“自
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AI 智能計算 九章云極
人工智能（AI）算法包含三個基本核心要素：1) 具備測量能力；2) 知道其中有多少測量需要進一步處理；3) 并行處理多路輸入的能力。是德科技全球企業和產品營銷副總裁 Jeff Harris系統的潛力是指它的可測性以及可達到的測量深度，而潛力的發揮則指的是決定系統必須將哪些方面的測量結果發送給處理器進一步處理。最后，傳感器融合指的是了解如何以正確的比例將不同傳感器的測量結果合并在一起，算法的智商有多高，推理的潛力有多大，這是我們探索的關鍵。通過反饋環路增強傳感器融合，算法將能夠校驗和糾正自身的邏輯
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是德科技 測量 AI
作為移動芯片領域的王者，Arm每年都會帶來新的CPU、GPU、互連技術方案，近日就奉上了全新的Arm TCS22，也就是2022年全面計算解決方案，包括一系列IP組合。CPU方面是全新旗艦超大核心Cortex-X3、大核心Cortex-A715，以及升級版小核心Cortex-A510(名字沒變)。GPU方面是首次支持硬件光線追蹤的旗艦級Immotalis-G715、高端的Mali-G715、高端的Mali-G615。互連方面則是升級版的DSU-110。接下來，我們就分別看看都有哪些變化。【CPU：超大核性
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arm 移動SoC 光線追蹤
現在的智能手機體驗還能如何提升？在很多芯片廠商來看，CPU的提升空間已經不大了，手機SoC未來真正的升級重心，要放到GPU上。6月29日，全球頂尖芯片設計公司ARM發布了一款新的頂級GPU：Immortalis GPU，它是繼三星Exynos 2200之后，又一款支持硬件級光線追蹤效果的芯片，它的光追單元占GPU總面積的4%，是ARM推出的頂配GPU。在此之前的Mali-G710，也就是天璣9000的GPU上，實現的是軟件光線追蹤效果，而新的Immortalis-G715，實現的是硬件光追，性能提升了30
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智能手機 光線追蹤 arm
隨著5G的落地，物聯網的成本效益顯現，工業數字化、城市智慧化等演進趨勢日益明顯，越來越多的企業和城市開始在物聯網創新中加入數字孿生這種顛覆性的概念，來提高生產力和生產效率、降低成本，加速新型智慧城市的建設。值得一提的是，數字孿生技術已被寫進國家“十四五”規劃，為數字孿生城市建設提供國家戰略指引。 關于數字孿生，我們可以舉個例子，前幾年亞馬遜和京東推過的無人零售概念型實體店，將線下零售店變成了線上淘寶店，人們去店里購物前只需打開APP，在設置中完成刷臉登錄，臉部認證成功后，在刷臉開門時
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愛芯元智 AI-NPU
在數字化轉型如火如荼推進的背景之下，RPA+AI能夠幫助企業實現工作流程和業務流程的自動化、智能化，為企業的效率提升、成本降低、運營升級提供了堅強的技術后盾。IDC預測，“RPA+AI全面普及”、“端到端RPA實現增強”成為自動化市場的重要發展趨勢。近日，IDC發布《中國RPA+AI軟件市場份額，2021》報告，主要論述了RPA+AI軟件的市場份額，數據顯示， 2021年中國RPA+AI軟件的市場規模為 2.6 億美元，比上一年增長 52.1%。IDC預計，未來幾年中國RPA+AI軟件市場都將保持較高增速
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RPA AI
意法半導體擴大 NanoEdge AI Studio機器學習設計軟件的支持設備范圍，新增包含意法半導體嵌入式智能傳感器處理單元 (ISPU) 的智能傳感器。新版擴展了這一獨步市場的機器學習工具的功能性，讓AI人工智能模型能夠直接在設備上學習，在智能傳感器上發現異常事件。現在，設計人員可以用NanoEdge AI Studio把推理任務分配給系統微控制器(MCU)和內置ISPU的傳感器等多個設備，從而顯著降低應用功耗。在執行事件檢測任務時，內置ISPU 的常開傳感器的功耗非常低，僅在傳感器檢測到異常時才會喚
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意法半導體 NanoEdge AI Studio 智能傳感器 診斷
Graphcore?（擬未）正式發布其參與MLPerf測試的最新結果。本次提交中，Graphcore使用新發布的Bow系統分別在圖像分類模型ResNet-50和自然語言處理模型BERT上實現了和上次提交相比高達31%和37%的性能提升。此外，Graphcore還新增了語音轉錄模型RNN-T的提交。?本次MLPerf提交中，首次有第三方使用了Graphcore的系統。百度飛槳使用Graphcore系統進行了BERT的提交，并展現出和Graphcore的BERT提交幾乎一致的性能，證明了Graphc
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Graphcore MLPerf AI
6月28日，正值中國電信北京分公司成立二十周年之際，北京電信聯合華為召開5G“京品網”暨AI智算中心聯合創新發布會。公布了北京電信將建設基于昇騰的全棧訓推一體AI智算中心，具備了對外提供算力平臺服務和AI智能行業解決方案的能力，將在數字經濟的浪潮中助力行業智能化，推動數字生活的蓬勃發展。北京電信科技創新部副總經理沈鴻在發布會上表示：北京電信積極響應國家“加快數字化發展建設數字中國”的數字化戰略和集團“AI+計劃”，布局AI算力中心，將建設從芯片、框架到算法的全棧自主創新的訓推一體融合賦能平臺，并且通過深入
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AI 昇騰 5G
芯研所6月30日消息，日前，ARM推出Cortex-X3、A715 和 A510 Refresh等新一代ARMv9處理器，其中X3主打性能方向的，這一代的架構改進不少，解碼器每周期指令從5個提升到6個，亂序執行窗口從288提升到320個，整數ALU單元從4個提升到6個等等。其他方面，Cortex-X3的L2緩存容量也從512KB提升到1MB。ARM還公布了一個對比測試，X3與上代安卓旗艦相比性能提升25%，與筆記本電腦性能相比提升34%。問題就在這個34%提升上，原本以為ARM對比的是某款低端筆記本，實際
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arm SoC
人工智能的落地已經發展到一定階段，向前一步的瓶頸在于某一廠商往往不具備足夠的可用于模型訓練的數據資源，且缺乏充足的算力，很難將偏通用的AI模型落地到企業場景中。行業參與者面對這些挑戰推出多項舉措，包括自動化機器學習、聯邦學習、提供云端算力等，其中大模型是現階段解決這些挑戰的重要途徑之一。什么是大模型？在大模型的早期階段，廠商宣傳中常提到千億級、萬億級參數為特大模型、超大模型。而在產業實際落地階段，不再追求模型參數的數量。IDC認為，大模型是對原有算法模型的技術升級，基于海量數據開發預訓練模型，到最終用戶環
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