chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

邊緣AI開發(fā),如何駛上快車道?

貿(mào)澤電子 ? 來源:未知 ? 2023-05-24 18:30 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

云計算之后,邊緣計算將成為未來十年物聯(lián)網(wǎng)市場新的增長點,這已經(jīng)是不爭的事實。據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測,到2025年將有75%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生于網(wǎng)絡(luò)邊緣,也就是說整個智能世界的計算資源分布重心正在移向“邊緣”。

不同于傳統(tǒng)云計算架構(gòu)中將所有計算資源都集中在云端的做法,邊緣計算將更多的計算任務(wù)放到網(wǎng)絡(luò)邊緣端完成,這樣的計算架構(gòu)在減少延遲、避免大量數(shù)據(jù)傳輸對帶寬的占用、保護(hù)本地敏感數(shù)據(jù)安全等方面有獨(dú)特的優(yōu)勢。

特別是隨著人工智能AI)應(yīng)用的普及,“在云端訓(xùn)練,在邊緣端推理”的模式已被普遍認(rèn)同。通過在邊緣設(shè)備中部署經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,讓邊緣設(shè)備能夠快速、高效地完成AI推理工作,可以促使越來越多的AI應(yīng)用加速落地。

國際電信咨詢公司STL Partners預(yù)測,邊緣計算的潛在市場將從2020年的90億美元快速攀升至2030年的4,450億美元,復(fù)合年增長率高達(dá)48%!而如此蓬勃發(fā)展的市場,也給置身其中的玩家提出了更高的要求——想要跟上市場發(fā)展的速度,就需要你的邊緣AI開發(fā)也能夠駛?cè)肟燔嚨馈?/span>

邊緣AI催生自適應(yīng)計算

應(yīng)用開發(fā)想要“上高速”,一個先決條件就是要選一臺跑得快的好“車”——針對邊緣AI開發(fā)來講,就是要挑選一個可以任性“加速”的開發(fā)平臺。

一個AI推理應(yīng)用,既需要對AI處理部分進(jìn)行加速,也需要滿足非AI的預(yù)處理和后處理等環(huán)節(jié)的功能要求,也就是說要對整體的應(yīng)用流程進(jìn)行優(yōu)化。

針對這樣的開發(fā)需求,使用單一架構(gòu)的通用CPU,雖然靈活可擴(kuò)展,可以支持不同應(yīng)用的要求,但對于整體應(yīng)用流程加速顯然會捉襟見肘,力不從心。而如果為AI應(yīng)用開發(fā)專門的ASIC或ASSP,雖然可以提供高度優(yōu)化的應(yīng)用實現(xiàn)方案以及高確定性與低時延,但又會面臨著開發(fā)周期長、研發(fā)成本高的困擾。與此同時,采用固定專用芯片架構(gòu)還面臨著一個更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),那就是AI模型的技術(shù)迭代速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于芯片開發(fā)的周期,這就會導(dǎo)致芯片好不容易開發(fā)出來就已經(jīng)落伍了,成為無可挽回的沉沒成本。

57afbd5c-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.png

圖1:AI推理應(yīng)用需要全流程的整體應(yīng)用加速

(圖源:AMD

面對多樣化的邊緣應(yīng)用、快速迭代的AI技術(shù),既然通用的CPU和專用的芯片都無法滿足要求,就需要一種新的開發(fā)平臺來補(bǔ)位——這就是基于可編程邏輯的自適應(yīng)計算平臺。

所謂自適應(yīng)計算平臺,就是在不同規(guī)模的FPGA結(jié)構(gòu)上集成一個或多個嵌入式CPU 子系統(tǒng)、IO及其他外設(shè)模塊的異構(gòu)計算平臺。這種平臺也被稱為自適應(yīng)SoC或FPGA SoC,它既有嵌入式CPU子系統(tǒng)所具備的靈活性,又可通過硬件編程提供所需的數(shù)據(jù)處理加速性能,因此開發(fā)者能夠?qū)⒄_的任務(wù)分配給正確的計算引擎,最終既能夠為AI推理進(jìn)行加速,又可以滿足非AI部分的計算要求,進(jìn)而為各類特定應(yīng)用提供理想的解決方案。而且,即使工作負(fù)載或標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生演進(jìn)和變化,自適應(yīng)SoC仍能根據(jù)需要快速配置、靈活適應(yīng)。

正是因為自適應(yīng)SoC兼具性能和靈活性的優(yōu)勢,近年來其已經(jīng)發(fā)展成為邊緣計算中一個重要的計算架構(gòu),也是FPGA廠商在著力打造的一個產(chǎn)品線。比如AMD的ZynqUltraScale+TMMPSoC器件就是其中的代表作。(如圖2所示)

57ba61e4-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.png

圖2:ZynqUltraScale+TMMPSoC平臺框圖

(圖源:AMD)

加速自適應(yīng)計算的應(yīng)用開發(fā)

顯而易見,自適應(yīng)計算SoC可以為用戶帶來三重自由度,即軟件可編程能力、硬件可編程能力以及嵌入式平臺的可擴(kuò)展能力。

不過這種“自由度”對開發(fā)者來講也是一把“雙刃劍”——它們雖然比其他嵌入式計算架構(gòu)更加靈活,但也會令開發(fā)變得更加復(fù)雜。這種復(fù)雜性來自兩個方面:其一,F(xiàn)PGA的設(shè)計開發(fā)流程本身就有較高的門檻,能夠熟練掌握的開發(fā)者并不多;其二,基于異構(gòu)平臺的整體優(yōu)化,往往需要多個團(tuán)隊之間的協(xié)同工作,使得開發(fā)時間和成本不易掌控。

因此,雖然自適應(yīng)計算SoC對性能的“加速”能力顯而易見,但是想讓其應(yīng)用開發(fā)過程也得以“加速”,并不是一件簡單的事。

不過,聰明的工程師們總有辦法讓“不簡單”的事情變簡單。在“為自適應(yīng)計算應(yīng)用開發(fā)加速”這件事兒上,AMD的工程師就為開發(fā)者們提供了一個可行而高效的方法——基于自適應(yīng)系統(tǒng)模塊(SOM)的解決方案。

所謂SOM,想必大家不會陌生,這是一個集成了內(nèi)核芯片以及外圍的存儲器、IO接口等功能電路的完整計算系統(tǒng),它通常不是獨(dú)立使用的,而是要通過連接器插入到母板(即一個更大型的邊緣應(yīng)用系統(tǒng))中實現(xiàn)一個特定的完整應(yīng)用。

SOM為開發(fā)者帶來的好處,歸納起來主要有三點:

#1

首先,SOM都是經(jīng)過嚴(yán)格調(diào)試、測試和驗證的產(chǎn)品,因此開發(fā)過程不必從更為底層的芯片進(jìn)行,可以節(jié)省大量的時間和成本。

其次,SOM具有很強(qiáng)的可擴(kuò)展性,插入不同的系統(tǒng)板,即能實現(xiàn)定制的方案,這就為系統(tǒng)設(shè)計帶來了更強(qiáng)的靈活性與易用性。

#2

#3

此外,SOM是可量產(chǎn)化的,在性價比、可靠性等方面都經(jīng)過了全面的優(yōu)化,因此使用在批量的商用產(chǎn)品中完全沒有問題。

而上面這些優(yōu)勢,正是自適應(yīng)計算應(yīng)用開發(fā)中面臨的“痛點”,因此設(shè)計一個自適應(yīng)SOM,并利用其為自適應(yīng)計算提速,為邊緣AI方案賦能,也就成了駛上邊緣AI“高速公路”的關(guān)鍵“入口”。

AMD的自適應(yīng)SOM

AMD的Kria K26 SOM就是大家在駛?cè)脒吘堿I快車道時,在尋找的這個關(guān)鍵“入口”。

57d91792-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.png

圖3:Kria K26 SOM

(圖源:AMD)

該SOM基于Zynq UltraScale+ MPSoC架構(gòu),內(nèi)置一個64位的四核Arm Cortex-A53應(yīng)用處理器組,并配套一個32位的雙核Arm Cortex-R5F實時處理器和一個Arm Mali-400MP2 3D圖形處理器。SOM上還包括4GB的64位DDR4存儲器和QSPI與eMMC存儲器。

Kria K26 SOM可提供25.6萬個系統(tǒng)邏輯單元、1,248個DSP、26.6Mb的片上內(nèi)存。這使得用戶能夠獲得豐富的資源和設(shè)計自由度,以實現(xiàn)不同應(yīng)用中的視覺功能以及可編程邏輯中額外的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)處理和后處理硬件加速功能。

此外,該SOM還為H.264/H.265提供了內(nèi)置的視頻編解碼器,可支持高達(dá)32個編碼、解碼并發(fā)流,只要視頻總像素在60FPS下不超過3840 x 2160P。

57f12c1a-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.png

圖4:Kria K26 SOM框圖

(圖源:AMD)

在安全性方面,Kria K26 SOM采用Zynq UltraScale+架構(gòu)內(nèi)置的硬件可信根實現(xiàn)的固有的安全啟動功能,通過外部TPM2.0擴(kuò)展用于測量啟動并遵循IEC 62443規(guī)范。

此外,出色的I/O靈活性也是Kria K26 SOM一大亮點——它擁有大量的1.8V、3.3V單端與差分I/O,四個6Gb/s收發(fā)器和四個12.5Gb/s收發(fā)器,便于SOM支持更多的圖像傳感器以及多種傳感器接口類型,其中包括通常ASSP和GPU不支持的MIPI、LVDS、SLVS 和SLVS-EC。

此外,用戶還能通過可編程邏輯實現(xiàn)DisplayPort、HDMI、PCIe、USB2.0/3.0等標(biāo)準(zhǔn),以及其他用戶自定義的標(biāo)準(zhǔn)。

在外形上,Kria K26 SOM的尺寸為77mm x 60mm x 11mm,緊湊的外形非常便于集成到系統(tǒng)中,且根據(jù)規(guī)劃,未來AMD還將推出更小尺寸的SOM。目前Kria K26 SOM分為商用級和工業(yè)級兩個版本,用戶可以根據(jù)終端應(yīng)用的需要進(jìn)行選擇。

5805fc76-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.png

圖5:商用級和工業(yè)級K26 SOM特性比較

(圖源:AMD)

Kria K26 SOM帶來的價值

使用Kria K26 SOM會是一種什么樣的體驗?在設(shè)計實戰(zhàn)中,Kria K26 SOM的表現(xiàn)如何?想必這是大家都關(guān)心的問題。

首先,從簡化硬件設(shè)計流程來看,與傳統(tǒng)的基于器件的設(shè)計相比,基于SOM的設(shè)計省去了RTL/硬件設(shè)計、器件調(diào)試、電路板設(shè)計等環(huán)節(jié),直接從系統(tǒng)級設(shè)計開始,因此可以大大簡化開發(fā)流程——據(jù)AMD的分析,基于SOM的設(shè)計可以縮短新產(chǎn)品上市時間多達(dá)9個月!

581235fe-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.png

圖6:基于SOM的設(shè)計與基于芯片的設(shè)計過程相比,可以縮短新產(chǎn)品上市時間多達(dá)9個月(圖源:AMD)

在硬件性能方面,在AMD提供的一個汽車車牌識別(ANPR)應(yīng)用案例中,基于Kria K26 SOM的解決方案出色地完成了包含視頻解碼、圖像預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)(檢測)和OCR字符識別在內(nèi)全流程的加速和優(yōu)化,與采用GPU架構(gòu)的SOM方案相比,在計算性能、能效表現(xiàn)、以及每視頻流成本上都有明顯的優(yōu)勢(如圖7)。相信隨著K26 SOM應(yīng)用的擴(kuò)展,其在性能上的潛質(zhì)也會被越來越多地挖掘出來。

581d7d4c-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.jpg

圖7:在ANPR案例中,K26 SOM表現(xiàn)出明顯性能優(yōu)勢(圖源:AMD)

特別值得一提的是,Kria K26 SOM除了可以為硬件開發(fā)者帶來諸多好處,對軟件開發(fā)者也是一個福音。隨著與Kria K26 SOM配套的邊緣AI軟件工具、庫和框架的發(fā)展,一些設(shè)計團(tuán)隊可以在無需硬件工程師介入的情況下使用自適應(yīng)計算。

對于軟件開發(fā)者而言,Kria K26 SOM和AMD提供的綜合軟件平臺,可以使其在熟悉的Python、C++TensorFlow和PyTorch等環(huán)境下進(jìn)行開發(fā),為其提供易于使用、開箱即用的體驗。再加上AMD生態(tài)系統(tǒng)中第三方軟件廠商資源的支持,更是可以讓邊緣AI開發(fā)的性能和靈活性提升到一個更高的水平。

快速體驗Kria K26 SOM

為了方便開發(fā)者快速體驗到Kria K26 SOM的強(qiáng)大能力,挖掘Kria K26 SOM的價值,AMD針對一些典型的邊緣AI應(yīng)用,還提供了開箱即用的入門級開發(fā)套件。

Kria KV260是專為視覺應(yīng)用而開發(fā)的視覺AI入門套件,它配有非生產(chǎn)版本的Kria K26 SOM,以及安裝有風(fēng)扇散熱器的評估載板,可通過onsemi成像器訪問系統(tǒng)(IAS)和Raspberry Pi連接器提供多攝像頭支持。該開發(fā)套件還可由PMOD擴(kuò)展支持豐富的傳感器模塊。

基于KV260視覺AI入門套件,軟硬件開發(fā)人員無需FPGA經(jīng)驗,即可在1小時內(nèi)啟動和運(yùn)行應(yīng)用程序,進(jìn)而在Kria K26 SOM上快速實現(xiàn)視覺AI應(yīng)用的批量部署。

582a3834-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.png

圖8:Kria KV260視覺AI入門套件

(圖源:AMD)

Kria KR260機(jī)器人入門套件是AMD新推出的一款基于Kria K26 SOM的開發(fā)平臺,它具有高性能接口和原生ROS 2支持,旨在為機(jī)器人和嵌入式開發(fā)人員提供快速簡便的開發(fā)體驗。

該開發(fā)套件包括Kria K26 SOM、載板和散熱系統(tǒng),以及電源解決方案、多個以太網(wǎng)接口、SFP+連接、SLVS-EC傳感器接口和microSD卡,其目標(biāo)應(yīng)用包括工廠自動化、通信、控制和視覺,特別是機(jī)器人和機(jī)器視覺應(yīng)用。

583199ee-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.png

圖9:Kria KR260機(jī)器人入門套件

(圖源:AMD)

本文小結(jié)

云計算已經(jīng)深刻改變了IT和IoT世界的格局,而邊緣計算的興起正在重塑新的游戲規(guī)則。在這一趨勢中,如何讓越來越多的邊緣AI應(yīng)用快速落地,需要一種不同以往的計算平臺,以及與之相適應(yīng)的開發(fā)方法。自適應(yīng)SOM也就應(yīng)運(yùn)而生了。

AMD的Kria K26 SOM可以讓你的邊緣AI開發(fā)駛上快車道,并沿著這條高速公路,將邊緣AI應(yīng)用范圍延伸至到更廣闊的領(lǐng)域。想要快速起步,即刻上路,就來貿(mào)澤電子網(wǎng)站中的Kria K26 SOM專題深入了解一下吧!

Kria K26模塊化系統(tǒng)(SOM)專題

>> 點擊了解詳情 <<

該發(fā)布文章為獨(dú)家原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請注明來源。對于未經(jīng)許可的復(fù)制和不符合要求的轉(zhuǎn)載我們將保留依法追究法律責(zé)任的權(quán)利。

關(guān)于貿(mào)澤電子

貿(mào)澤電子(Mouser Electronics)是一家全球知名半導(dǎo)體電子元器件授權(quán)代理商,分銷超過1200家品牌制造商的680多萬種產(chǎn)品,為客戶提供一站式采購平臺。我們專注于快速引入新產(chǎn)品和新技術(shù),為設(shè)計工程師和采購人員提供潮流選擇。歡迎關(guān)注我們!

更多精彩5845ff60-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.png584cdf06-fa1d-11ed-90ce-dac502259ad0.jpg


原文標(biāo)題:邊緣AI開發(fā),如何駛上快車道?

文章出處:【微信公眾號:貿(mào)澤電子】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。


聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 貿(mào)澤電子
    +關(guān)注

    關(guān)注

    16

    文章

    1175

    瀏覽量

    97765

原文標(biāo)題:邊緣AI開發(fā),如何駛上快車道?

文章出處:【微信號:貿(mào)澤電子,微信公眾號:貿(mào)澤電子】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    STM32F769是否可以部署邊緣AI?

    STM32F769是否可以部署邊緣AI
    發(fā)表于 06-17 06:44

    邊緣AI的優(yōu)勢和技術(shù)基石

    在萬物皆可AI(人工智能)的今天,市場上幾乎每家企業(yè)都在宣稱自己的業(yè)務(wù)中有了AI成分。因此,將AI接入極靠近終端客戶的網(wǎng)絡(luò)邊緣也就沒什么懸念了。這里的
    的頭像 發(fā)表于 06-12 10:14 ?561次閱讀
    <b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>AI</b>的優(yōu)勢和技術(shù)基石

    AI應(yīng)用落地駛?cè)?b class='flag-5'>快車道,產(chǎn)業(yè)應(yīng)如何夯實算力根基?

    等基礎(chǔ)要素全面升級,推動芯片、信息基礎(chǔ)設(shè)施等硬科技與軟件服務(wù)的協(xié)同進(jìn)化,已形成技術(shù)生態(tài)閉環(huán)。同時,AI 大模型正重構(gòu)生產(chǎn)力要素,成為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的核心驅(qū)動引擎之一。 政策與市場需求雙輪驅(qū)動下,中國 AI 大模型市場高速增長。根據(jù)
    發(fā)表于 05-06 08:04 ?1038次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b>應(yīng)用落地駛?cè)?b class='flag-5'>快車道</b>,產(chǎn)業(yè)應(yīng)如何夯實算力根基?

    Deepseek海思SD3403邊緣計算AI產(chǎn)品系統(tǒng)

    海思SD3403邊緣計算AI框架,提供了一套開放式AI訓(xùn)練產(chǎn)品工具包,解決客戶低成本AI系統(tǒng),針對差異化AI 應(yīng)用場景,自己采集樣本數(shù)據(jù),進(jìn)
    發(fā)表于 04-28 11:05

    DevEco Studio AI輔助開發(fā)工具兩大升級功能 鴻蒙應(yīng)用開發(fā)效率再提升

    隨著搭載HarmonyOS 5的Pura X發(fā)布,鴻蒙生態(tài)進(jìn)入快車道,各應(yīng)用正在加速適配開發(fā),越來越多開發(fā)者加入到鴻蒙應(yīng)用開發(fā)浪潮中。為提升鴻蒙應(yīng)用
    發(fā)表于 04-18 14:43

    AI賦能邊緣網(wǎng)關(guān):開啟智能時代的新藍(lán)海

    ,可完成電力負(fù)荷精準(zhǔn)預(yù)測、故障快速定位。據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)預(yù)測,到2025年,AI邊緣網(wǎng)關(guān)市場規(guī)模將突破千億美元,年復(fù)合增長率超過60%。 產(chǎn)業(yè)新機(jī)遇已經(jīng)顯現(xiàn)。對于硬件制造商,需要開發(fā)更高性能、更低
    發(fā)表于 02-15 11:41

    芯動力神速適配DeepSeek-R1大模型,AI芯片設(shè)計邁入“快車道”!

    近期,國產(chǎn)大模型 DeepSeek-R1橫空出世,迅速成為AI領(lǐng)域的焦點。 芯動力在24小時內(nèi)完成了與DeepSeek-R1大模型的適配。 DeepSeek-R1是幻方量化旗下大模型公司
    的頭像 發(fā)表于 02-07 16:55 ?633次閱讀
    芯動力神速適配DeepSeek-R1大模型,<b class='flag-5'>AI</b>芯片設(shè)計邁入“<b class='flag-5'>快車道</b>”!

    2024年星閃進(jìn)入規(guī)模商用快車道

    2023年是星閃商用元年,2024年星閃進(jìn)入規(guī)模商用快車道,預(yù)計到年底星閃應(yīng)用將超過100個品類。我們相信星閃一定會為千行百業(yè)的無數(shù)應(yīng)用場景帶來全新的創(chuàng)新機(jī)遇。
    的頭像 發(fā)表于 11-20 14:04 ?1371次閱讀

    研華科技邊緣AI平臺榮獲2024年IoT邊緣計算卓越獎

    的 2024 年物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算卓越獎。研華提供全棧式AI應(yīng)用產(chǎn)品,以滿足從邊緣到云的工業(yè) AI 應(yīng)用的多樣化需求,致力于推動工業(yè)邊緣計算和
    的頭像 發(fā)表于 11-07 18:11 ?1031次閱讀

    Arm推出GitHub平臺AI工具,簡化開發(fā)AI應(yīng)用開發(fā)部署流程

    專為 GitHub Copilot 設(shè)計的 Arm 擴(kuò)展程序,可加速從云到邊緣側(cè)基于 Arm 平臺的開發(fā)。 Arm 原生運(yùn)行器為部署云原生、Windows on Arm 以及云到邊緣側(cè)的
    的頭像 發(fā)表于 10-31 18:51 ?3328次閱讀

    邊緣AI:實時智能的新前沿

    從智能家居助手如Alexa、Google Assistant和Siri,到高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的車道偏離警示,邊緣AI正逐步成為這些普及化設(shè)備的核心驅(qū)動力。不同于依賴遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心云計算的傳統(tǒng)
    的頭像 發(fā)表于 10-26 14:58 ?796次閱讀

    AI手機(jī)的啟明星:從分級標(biāo)準(zhǔn)到智能體手機(jī)

    標(biāo)準(zhǔn)化的開啟,是AI手機(jī)時代步入快車道的前提
    的頭像 發(fā)表于 10-21 09:25 ?2010次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b>手機(jī)的啟明星:從分級標(biāo)準(zhǔn)到智能體手機(jī)

    創(chuàng)星未來訪談|時擎科技:端側(cè)智能芯片領(lǐng)域的新銳力量

    本文轉(zhuǎn)載自:長三角資本市場服務(wù)基地在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)的融合驅(qū)動作用下,AI芯片行業(yè)正進(jìn)入發(fā)展“快車道”。由于邊端設(shè)備大部分都有AI方面的需求,端側(cè)AI芯片將會是千億級人民幣的市
    的頭像 發(fā)表于 09-24 08:03 ?1025次閱讀
    創(chuàng)星未來訪談|時擎科技:端側(cè)智能芯片領(lǐng)域的新銳力量

    什么是邊緣AI?邊緣AI的供電挑戰(zhàn)

    RECOM 的 RACM1200-V 采用數(shù)字通信,可輕松集成到邊緣 AI設(shè)計中。
    的頭像 發(fā)表于 09-02 11:52 ?943次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>AI</b>?<b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>AI</b>的供電挑戰(zhàn)

    歐姆龍自動化攜手格力智能裝備賦能多行業(yè)發(fā)展新契機(jī)

    當(dāng)前,“智改數(shù)轉(zhuǎn)”正成為眾多工業(yè)制造企業(yè)實現(xiàn)打通生產(chǎn)“快車道”、促進(jìn)自身產(chǎn)業(yè)升級發(fā)展的核心驅(qū)動力。
    的頭像 發(fā)表于 08-05 10:39 ?902次閱讀