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      標簽　>　ai芯片

      ai芯片

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      ai芯片技術

      AI芯片和處理器的區別

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      AI芯片和GPU芯片的區別

      人工智能（AI）芯片和圖形處理單元（GPU）芯片都是現代計算機中使用的重要組件。雖然兩者可以用于處理大規模數據，但它們的設計目的是不同的。在本文中，我們...

      2023-08-07 標簽：處理器gpu人工智能 7760 0

      AI芯片和SoC芯片的區別

      AI芯片和SoC芯片都是常見的芯片類型，但它們之間有些區別。本文將介紹AI芯片和SoC芯片的區別。

      2023-08-07 標簽：處理器SoC芯片AI 5730 0

      什么構成了電壓調節模塊（VRM）？芯片的電源傳輸簡介

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      AI加速器對電力需求日益增加。Nvidia H100的熱設計功率（TDP）為700瓦特（W），而全球最常安裝的數據中心CPU，Intel Skylake...

      2023-08-07 標簽：變壓器VRM電源傳輸 5353 0

      AI芯片的應用場景和發展趨勢

      AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。當前，AI芯片主要分為 GPU 、...

      2023-08-06 標簽：處理器fpga人工智能 3359 0

      ai芯片技術架構有哪些？FPGA芯片定義及結構分析

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      ASIC（專用集成電路）架構：ASIC是指專門為特定應用設計和制造的定制芯片。AI芯片中的ASIC架構基于特定的深度學習算法和網絡結構進行優化，通過專用...

      2023-08-05 標簽：fpga集成電路asic 9206 0

      ai芯片和傳統芯片的區別 GPU與CPU的架構對比

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      AI芯片在處理大規模數據和復雜計算任務（例如深度學習算法）時具有更高的計算性能。它們通常集成了多個高性能的計算單元，如GPU（圖形處理器）或專門的神經網...

      2023-08-05 標簽：處理器cpu神經網絡 1.3萬 0

      AI芯片的優勢和主要挑戰 AI芯片和存儲芯片的區別

      　　AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。當前，AI芯片主要分為 GPU...

      2023-08-03 標簽：fpgaasic人工智能 4957 0

      什么是AI硅光芯片？光芯片技術原理 光芯片生產流程

      光芯片系實現光電信號轉換的基礎元件，其性能直接決定了光通信系統 的傳輸效率。

      2023-07-30 標簽：轉換器激光器調制器 6120 0

      智能駕駛賽道需要怎樣的ai芯片技術？

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      基于上述諸多優勢，愛芯元智形成了擁有平臺層、模型層、應用層三層架構的算力平臺，平臺層即軟件+芯片的人工智能算力平臺，模型層即Transformer大模型...

      2023-07-23 標簽：智能駕駛智慧城市AI芯片 518 0

      AI芯片上利用Poly進行軟硬件優化的一些問題

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      Poly 是并行編譯領域的一種數學抽象模型，利用空間幾何的仿射變換來實現循環優化。作為一種通用程序設計語言的編譯優化模型，Poly在過去30年左右的時間...

      2023-07-17 標簽：變換器交換機gcc編譯器 1617 0

      OrionX AI芯片計算資源池化技術

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      AI 應用與物理 GPU 服務器分離部署，允許通過高性能網絡遠程調用 GPU資源。這樣可以實現 AI 應用與物理 GPU 資源剝離，AI 應用可以部署在...

      2023-07-10 標簽：fpga服務器AI芯片 3537 0

      機器視覺——工業4.0的關鍵技術

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      機器視覺旨在改善零售店的自動結賬體驗。通過使用基于 MV 的解決方案，可以顯著減少結賬所需的時間。

      2023-07-06 標簽：機器視覺人工智能深度學習 731 0

      基于AX650N部署SegFormer

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      語義分割（Semantic Segmentation）是計算機視覺中的一項基本任務。與單張圖像分類任務相比，語義分割相當于是像素級別上的分類任務。

      2023-06-20 標簽：解碼器計算機視覺AI芯片 1040 0

      RISC-V在低端市場“互卷”的現狀正迎來轉機

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      綜合來看，無論是X86還是ARM架構，都是在新興市場和新興應用中成長起來的。RISC-V也要找到突破口，形成規模化應用的示范效應，再逐漸向更多的領域擴展...

      2023-06-01 標簽：X86機器學習RISC-V 515 0

      AI芯片發展歷史及最新趨勢

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      想要玩邊緣智慧(Edge Artificial Intelligence, Edge AI)前我們首先要先認識什么是類神經網絡(Neural Netwo...

      2023-05-06 標簽：處理器神經網絡人工智能 2460 0

      AI芯片新選擇，憶阻器的作用

      CMOS 晶體管有助于控制二維憶阻器上的電流。這有助于實現憶阻器約 500 萬次開關周期的耐用性，與現有的電阻式 RAM和相變存儲器大致相當。如果沒有 ...

      2023-04-11 標簽：CMOS晶圓神經網絡 1478 0

      為什么人工智能需要新的芯片架構

      根據聯合市場研究公司的數據，到 263 年，全球人工智能 （AI） 芯片市場預計將達到 6 億美元。AI芯片市場非常龐大，可以以各種不同的方式進行細分，...

      2023-03-30 標簽：芯片ICSynopsys 9965 0

      自動駕駛AI芯片選型的20個關鍵指標

      第一部分通常是GPU或TPU，承擔大規模浮點數并行計算需求，主要用于環境感知和信息融合，包括攝像頭、激光雷達等傳感器信息的識別、融合、分類等，如Xavi...

      2023-03-29 標簽：激光雷達自動駕駛AI芯片 1932 0

      GPGPU研究框架及算力分析（2023）

      但是，GPU不僅在硬件上需要提升算力，軟件層面對于GPU的應用和生態布局尤其重要，英偉達憑借CUDA構建生態壁壘占領全球GPU市場90%的份額。目前國內...

      2023-03-28 標簽：芯片AI芯片GPGPU 2099 0

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