ai芯片

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ai芯片技術(shù)

算法是對(duì)芯片系統(tǒng)進(jìn)行的整體戰(zhàn)略規(guī)劃，決定了芯片各個(gè)模塊功能定義及實(shí)現(xiàn)方式，指引著整個(gè)芯片設(shè)計(jì)的目標(biāo)和方向。可謂，牽一發(fā)而動(dòng)全身。

2023-02-24 標(biāo)簽：模擬IC EDA工具數(shù)字IC 643 0

機(jī)器人研究框架及AI芯片的架構(gòu)解析

自動(dòng)駕駛技術(shù)進(jìn)步:機(jī)器人導(dǎo)航識(shí)別周邊環(huán)境更加及時(shí)與精準(zhǔn),避障更加靈活,推動(dòng)清潔機(jī)器人、配送機(jī)器人進(jìn)步。自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)步:以ChatGPT為例的大...

2023-02-13 標(biāo)簽：機(jī)器人特斯拉自動(dòng)駕駛 644 0

自動(dòng)駕駛域控制器研究：AI芯片選型方案詳解

中央控制器作為自動(dòng)駕駛核心部件，作為自動(dòng)駕駛的“大腦”端，通常需要外接多個(gè)攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)，以及IMU等設(shè)備，完成的功能包含圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)處理等。

2023-01-03 標(biāo)簽：中央控制器自動(dòng)駕駛 AI芯片 1764 0

國(guó)產(chǎn)AI芯片如何助力車路協(xié)同突破落地瓶頸？

為什么需要發(fā)展車路協(xié)同？車路協(xié)同是支撐交通強(qiáng)國(guó)目標(biāo)達(dá)成的關(guān)鍵措施，2019年國(guó)務(wù)院發(fā)布的《交通強(qiáng)國(guó)綱要》，明確了從交通大國(guó)到交通強(qiáng)國(guó)的總體目標(biāo)，目標(biāo)是降...

2022-10-14 標(biāo)簽：AI芯片車路協(xié)同 1162 0

如何通過(guò)改進(jìn)計(jì)算核心架構(gòu)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存和算力需求

計(jì)算核心（compute core）是所有計(jì)算機(jī)架構(gòu)的“心臟”，而Cerebras針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)粒度動(dòng)態(tài)稀疏性重新設(shè)計(jì)了計(jì)算核心。

2022-10-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)AI芯片 1214 0

AI芯片PCIE信號(hào)完整性測(cè)試方案解析

隨著嵌入式AI芯片各種智能終端設(shè)備應(yīng)用的增加，一般的處理器已經(jīng)無(wú)法滿足終端設(shè)備智能特性的需求，所以越來(lái)越多的芯片制造商側(cè)重開發(fā)AI芯片，AI芯片初創(chuàng)公司...

2022-09-16 標(biāo)簽：信號(hào)完整性 AI芯片 LPDDR5 4732 0

黑芝麻智能開心課堂 | 異構(gòu)專用AI芯片的黃金時(shí)代

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域在近兩年被大家所熟悉，主要的市場(chǎng)誘導(dǎo)因素是Tesla在輔助智能駕駛和采用全視覺技術(shù)的影子模式為主的FAD(Full Auto Drive)的...

2022-08-12 標(biāo)簽：異構(gòu)AI芯片 A1000 1271 0

在MCU上“跑”機(jī)器學(xué)習(xí)依然也很給力

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是解決涉及模式識(shí)別問題的一個(gè)非常好的工具，ML算法能將雜亂的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信號(hào)。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型，然后利用模型預(yù)測(cè)輸出，...

2022-07-20 標(biāo)簽：mcu ML 機(jī)器學(xué)習(xí) 1316 0

關(guān)于AI低功耗設(shè)計(jì)的新方法

毛刺的數(shù)量與 SoC 執(zhí)行的操作數(shù)量成正比，這使得毛刺成為 AI 加速器需要解決的重要問題。

2021-10-07 標(biāo)簽：AI芯片 2558 0

人工智能內(nèi)存選擇面臨的困境有哪些

在人工智能以及針對(duì)各種截然不同的終端市場(chǎng)和系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)芯片快速發(fā)展的推動(dòng)下，人們可選擇的存儲(chǔ)器/體系架構(gòu)數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。

2020-11-19 標(biāo)簽：內(nèi)存人工智能 AI芯片 909 0

RISC-V運(yùn)動(dòng)到底是什么？數(shù)據(jù)中心芯片中的RISC-V

RISC-V運(yùn)動(dòng)到底是什么？關(guān)于RISC-V的主要誤解是什么？它是否已從最初的試驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)際的實(shí)施？在2021年全數(shù)字CES上，由Engadget的Ch...

2021-03-16 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)控制器 RISC-V 3112 0

建立AI芯片新的衡量標(biāo)準(zhǔn)勢(shì)在必行

因?yàn)槿斯ぶ悄艿某掷m(xù)火熱，AI芯片在過(guò)去幾年里如雨后春筍般在全球各地冒出來(lái)。這就驅(qū)動(dòng)行業(yè)去探索評(píng)估AI芯片性能的最優(yōu)方法。就如傳統(tǒng)的芯片設(shè)計(jì)師追求PPA...

2020-10-28 標(biāo)簽：cpu 人工智能半導(dǎo)體工藝 2929 0

FPGA芯片用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)方案

前言 AI芯片（這里只談FPGA芯片用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速）的優(yōu)化主要有三個(gè)方面：算法優(yōu)化，編譯器優(yōu)化以及硬件優(yōu)化。算法優(yōu)化減少的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算力，它確定了神...

2020-09-29 標(biāo)簽：fpga 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化 5297 0

分解華為軟件定義攝像機(jī)（SDC）前端智能化是重中之重華為機(jī)器視覺的創(chuàng)新方程式

華為軟件定義攝像機(jī)（SDC）搭載專業(yè)AI芯片，算力最高可達(dá)20T，可以在極致低功率、極致算力等不同場(chǎng)景中為前端釋放極致算力。讓硬件可以輕松實(shí)現(xiàn)如目標(biāo)分類...

2020-08-28 標(biāo)簽：攝像機(jī)計(jì)算圖靈 9432 0

一文看懂地平線如何再造＂摩爾定律＂ ?

算法演進(jìn)與芯片迭代的脫節(jié)是擺在面前的挑戰(zhàn)，那么，如何為 AI 芯片賽道上的玩家設(shè)立清晰的目標(biāo)？如何拉通研究與市場(chǎng)，拉通工程與開發(fā)，并通過(guò)最優(yōu)代表性的任務(wù)...

2020-03-28 標(biāo)簽：摩爾定律 AI芯片地平線 929 0

華為AI芯片強(qiáng)大到難以想象

華為AI芯片到底有多強(qiáng)？

2019-08-26 標(biāo)簽：華為 AI芯片 4743 0

關(guān)于AI芯片的新動(dòng)向分析和應(yīng)用

論文作者針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了編譯器，完成網(wǎng)絡(luò)映射和代碼生成，同時(shí)設(shè)計(jì)了設(shè)計(jì)空間探索的模擬器平臺(tái)，可以進(jìn)行性能和功耗的評(píng)估，性能則得益于時(shí)鐘精確級(jí)的模擬...

2019-08-31 標(biāo)簽：處理器人工智能 AI芯片 2346 0

關(guān)于資深專家對(duì)于集成電路的未來(lái)分析

按照宋繼強(qiáng)的說(shuō)法，所謂混搭是把不同制程下的芯片放到一起，將它封裝集成起來(lái)。這種技術(shù)可以根據(jù)需要封裝不同的CPU核心、IO、GPU核心甚至FPGA、AI芯...

2019-08-30 標(biāo)簽：集成電路摩爾定律 AI芯片 2215 0

嵌入式處理器與AI芯片的差異

自從人工智能進(jìn)入機(jī)器的深度學(xué)習(xí)時(shí)代，原有MCU的硬件加速已無(wú)法滿足高速海量數(shù)值計(jì)算要求，以及大數(shù)據(jù)的云間交互要求。隨著嵌入式處理器的功能不斷外延，已從量...

2019-07-23 標(biāo)簽：嵌入式處理器深度學(xué)習(xí)AI芯片 2234 0

探析邊緣計(jì)算在安防行業(yè)中的應(yīng)用趨勢(shì)

2018年，得益于人工智能的推動(dòng)，“邊緣計(jì)算”首次出現(xiàn)在Gartner 發(fā)布的“十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)”中，并迅速成為年度最熱科技詞匯。

2019-02-20 標(biāo)簽：AI芯片邊緣計(jì)算 3801 0

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涂鴉智能（NYSE：TUYA）是一家致力于讓生活更智能的領(lǐng)先技術(shù)公司，涂鴉提供能夠智連萬(wàn)物的云平臺(tái)，打造互聯(lián)互通的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)，連接品牌、OEM 廠商、開發(fā)者、零售商和各行業(yè)的智能化需求。
馭勢(shì)科技

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馭勢(shì)科技（北京）有限公司（UISEE）是中國(guó)領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛公司，致力于為全行業(yè)、全場(chǎng)景提供AI駕駛服務(wù)，做賦能出行和物流新生態(tài)的AI駕駛員。馭勢(shì)科技成立于2016年2月，堅(jiān)持立足本土研發(fā)，根植中國(guó)市場(chǎng)。
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自然語(yǔ)言（Natural language）通常是指一種自然地隨文化演化的語(yǔ)言。例如，漢語(yǔ)、英語(yǔ)、日語(yǔ)都是自然語(yǔ)言的例子，這一種用法可見于自然語(yǔ)言處理一詞中。自然語(yǔ)言是人類交流和思維的主要工具。
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　　深圳市耐能人工智能有限公司，簡(jiǎn)稱“耐能”（Kneron）成立于2016年，是一家專注于高速、低功耗的AI SoC芯片研發(fā)的科技公司。總部成立于2015年，位于美國(guó)的圣地亞哥，在臺(tái)北、珠海、深圳、杭州等地均設(shè)有分部。自成立以來(lái)公司一直堅(jiān)持自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)研發(fā)，研發(fā)領(lǐng)域包含3D傳感技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器、圖像識(shí)別、人臉識(shí)別等，是終端AI解決方案提供商。
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機(jī)器狗（美國(guó)軍用機(jī)器人）一般指大狗機(jī)器人（Bigdog），因形似機(jī)械狗被命名為“大狗”。由波士頓動(dòng)力學(xué)工程公司（Boston Dynamics）專門為美國(guó)軍隊(duì)研究設(shè)計(jì)。
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天宮二號(hào)為中國(guó)載人航天工程發(fā)射第二個(gè)目標(biāo)飛行器，是中國(guó)首個(gè)具備補(bǔ)加功能的載人航天科學(xué)實(shí)驗(yàn)空間實(shí)驗(yàn)室。
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　星宸科技（ SigmaStar ）成立于2017年，團(tuán)隊(duì)源自MStar。專注于視頻監(jiān)控芯片領(lǐng)域，產(chǎn)品覆蓋IP Cam、USBCam、NVR、DVR、車載電子、運(yùn)動(dòng)相機(jī)、智能家居等。
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算力是人工智能三要素之一，已成為人工智能產(chǎn)業(yè)化進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵。算力，就是計(jì)算能力，算力的大小代表著對(duì)數(shù)字化信息處理能力的強(qiáng)弱。從原始社會(huì)的手動(dòng)式計(jì)算到古代的機(jī)械式計(jì)算、近現(xiàn)代的電子計(jì)算，再到現(xiàn)在的數(shù)字計(jì)算，算力指代了人類對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力，也集中代表了人類智慧的發(fā)展水平。
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　　AI加速器是一類專門的硬件加速器或計(jì)算機(jī)系統(tǒng)旨在加速人工智能的應(yīng)用。　　基于FPGA的方案具有更短的開發(fā)周期和靈活的可編程性，同時(shí)具備較高的計(jì)算并行度和相對(duì)適中的功耗;而ASIC的開發(fā)需要付出高昂的開發(fā)時(shí)間和人力物力成本，可以最大程度地實(shí)現(xiàn)滿足性能和功耗需求的定制化AI加速器。
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語(yǔ)音助理（Speaktoit Assistant）是一款可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)交流溝通的語(yǔ)音助理軟件。通過(guò)智能對(duì)話與即時(shí)問答的智能交互，實(shí)現(xiàn)幫助用戶解決問題，其主要是幫忙用戶解決生活類問題。
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機(jī)器智能指能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)（anthropomorphic tasks）的機(jī)器，具備形形色色的內(nèi)部信息傳感器和外部信息傳感器。
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昇騰是華為用在人工智能計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)產(chǎn)品系列，包括了推理和訓(xùn)練。華為昇騰產(chǎn)品線分為兩部分，一部分是邊緣側(cè)，一部分是數(shù)據(jù)中心側(cè)。
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圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是一種直接作用于圖結(jié)構(gòu)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GNN的一個(gè)典型應(yīng)用是節(jié)點(diǎn)分類，本質(zhì)上，圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與一個(gè)標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)，我們希望預(yù)測(cè)未標(biāo)記節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽。

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