今年以來可以說是最熱的賽道，而AI大模型對(duì)算力的需求爆發(fā)，也帶動(dòng)了AI服務(wù)器中各種類型的芯片需求，所以本期核芯觀察將關(guān)注ChatGPT背后所用到的算力芯片產(chǎn)業(yè)鏈，梳理目前主流類型的AI算力芯片產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)以及運(yùn)作模式。 ? 接上期Chat
2023-05-28 00:34:00
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今年以來可以說是最熱的賽道，而AI大模型對(duì)算力的需求爆發(fā)，也帶動(dòng)了AI服務(wù)器中各種類型的芯片需求，所以本期核芯觀察將關(guān)注ChatGPT背后所用到的算力芯片產(chǎn)業(yè)鏈，梳理目前主流類型的AI算力芯片產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)以及運(yùn)作模式。 ? 接上期Chat
2023-06-04 05:05:433560 
的縮寫，即每秒所能夠進(jìn)行的浮點(diǎn)運(yùn)算數(shù)目（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算量）。 ? 算力可以分為通用算力、智能算力和超算算力。早前通用算力占整體算力的比重達(dá)到90%以上，近些年隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能算力規(guī)模迅速增長。從需求層面看，2022年，中國智能算力規(guī)模為268百億億次/秒(EFLOPS)，已經(jīng)超過通用算力規(guī)
2024-02-06 00:08:008229 我用的是xinlinx spartan6 FPGA,我想知道它的IP核RAM是與FPGA獨(dú)立的，只是集成在了一起呢，還是占用了FPGA的資源來形成一個(gè)RAM？如果我以ROM的形式調(diào)用該IP核，在
2013-01-10 17:19:11
語言編程的，因此可以根據(jù)圖像處理的實(shí)際需求，動(dòng)態(tài)地調(diào)整硬件資源的使用。這使得FPGA在處理圖像時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)更高的能效比，從而降低系統(tǒng)的功耗。這對(duì)于需要長時(shí)間運(yùn)行的圖像處理系統(tǒng)尤為重要。
五、可重配置性
2024-10-09 14:36:26
有誰知道現(xiàn)在國內(nèi)外有哪些公司賣FPGA的圖像處理相關(guān)的IP核？
2015-04-28 21:34:24
進(jìn)行處理其給出結(jié)果的延時(shí)是兩行圖像的時(shí)間。還有這個(gè)算子法和現(xiàn)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最前面的卷積層運(yùn)算是類似的。
FPGA中的Block Ram是重要和稀缺資源，能緩存的圖像數(shù)據(jù)行數(shù)是有限的，所以這個(gè)
2024-06-12 16:26:07
inference在設(shè)備端上做。嵌入式設(shè)備的特點(diǎn)是算力不強(qiáng)、memory小?？梢酝ㄟ^對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做量化來降load和省memory，但有時(shí)可能memory還吃緊，就需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在memory使用上做進(jìn)一步優(yōu)化
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
的突破。AlexNet 在百萬 量級(jí)的 ImageNet數(shù)據(jù)集上對(duì)于圖像分類的精度大幅 度超過傳統(tǒng)方法，一舉摘下了視覺領(lǐng)域競(jìng)賽 ILSVRC2012的桂冠。自 AlexNet之后，研究者從卷積神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)
2022-08-02 10:39:39
融合和視頻處理技術(shù)，從而提高汽車的安全性能。
目標(biāo)識(shí)別跟蹤：RK3588可提供6TOPS高性能NPU算力，支持深度學(xué)習(xí)算法和人臉識(shí)別等應(yīng)用，并可通過PCIe 3.0高速接口從FPGA端接收高幀率圖像
2024-07-17 10:49:03
本帖最后由 enlinux123 于 2014-11-7 16:41 編輯
想?yún)⒓蛹夹g(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)可以加張工2232894713最近一段時(shí)間一直在研究基于FPGA的圖像處理，乘著這個(gè)機(jī)會(huì)和大家交流
2014-11-05 09:50:00
* 16 * 16(INT8 MAC) * 2 * 0 55G / 1024 = 17.6 TOPS
如果enable winograd INT8的算力可以提高一倍，winograd 要求卷積核必須是3*3
2023-09-19 08:11:10
膨脹處理，其中B是一個(gè)卷積模板或卷積核，其形狀可以為正方形或圓形，通過模板B與圖像A進(jìn)行卷積計(jì)算，掃描圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)，用模板元素與二值圖像元素做“與”運(yùn)算，如果都為0，那么目標(biāo)像素點(diǎn)為0，否則
2018-11-23 16:39:34
已下是rx580顯卡算力9-11 Mh 沒有開啟計(jì)算模式，挖幾分種重啟自動(dòng)開啟,計(jì)算模式只支持WIN1022-28 Mh 原版BIOS，開啟時(shí)序，并設(shè)置超頻29-32 Mh 正常算力，卡體質(zhì)不同算力
2021-07-23 06:59:09
sTm32可以做卷積核濾波圖片嗎
2023-09-21 07:17:26
，能夠?qū)崿F(xiàn)高效地圖像檢測(cè)、識(shí)別、分類等AI應(yīng)用。早前在該架構(gòu)基礎(chǔ)之上，深鑒科技做出了第一代FPGA產(chǎn)品，已經(jīng)在攝像頭市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)了批量出貨。 DPU計(jì)算核心采用全流水設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，內(nèi)部集成了大量的卷積運(yùn)算器
2018-03-23 15:27:20
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
2018-12-19 11:37:22
項(xiàng)目名稱：基于cortex-m系列核和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識(shí)別試用計(jì)劃：本人在圖像識(shí)別領(lǐng)域有三年多的學(xué)習(xí)和開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾利用nesys4ddr的fpga開發(fā)板，設(shè)計(jì)過基于cortex-m3的軟核
2019-04-09 14:12:24
。將一個(gè)卷積核在(x,y)空間像素點(diǎn)的輸出，和它前后的幾個(gè)卷積核上的輸出做權(quán)重歸一化。使用了重疊的最大值池化層。3x3的池化核，步長為2，因此產(chǎn)生了重疊池化效應(yīng)，使得一個(gè)像素點(diǎn)在多個(gè)池化結(jié)果中均有輸出
2018-06-07 17:26:31
車載以太網(wǎng)在數(shù)據(jù)發(fā)送過程中的編碼，4b-3b-2t-pam3。其中在3b-2t的時(shí)候，導(dǎo)致頻率降為原來的2/3，所以100base-T1的mdi傳輸頻率為66.7MHz；對(duì)于1000base-T1，同樣采用4b-3b-2t-pam3的編碼方式，為什么傳輸頻率為750MHz呢？
2023-12-13 11:24:39
in Network。AlexNet中卷積層用線性卷積核對(duì)圖像進(jìn)行內(nèi)積運(yùn)算，在每個(gè)局部輸出后面跟著一個(gè)非線性的激活函數(shù)，最終得到的叫做特征函數(shù)。而這種卷積核是一種廣義線性模型，進(jìn)行特征提取時(shí)隱含地假設(shè)了特征是線性
2018-05-08 15:57:47
，這就是IP核。
IP核一般原廠做一些資源開放，定制的IP核一般就要收費(fèi)了。像做圖像、音視頻處理，AI等，開發(fā)可能會(huì)涉及到這一方面。IP核有優(yōu)點(diǎn)也有缺點(diǎn)：IP核往往不能跨平臺(tái)使用；IP核不透明，看不到內(nèi)部核心代碼等。
有關(guān)IP核有這方面資料可以分享探討交流學(xué)習(xí)。
2024-04-29 21:01:16
最近行業(yè)都在說“算力是AI的命門”，但國產(chǎn)芯片真的能接住這波需求嗎？
前陣子接觸到海思昇騰910B，實(shí)測(cè)下來有點(diǎn)超出預(yù)期——7nm工藝下算力直接拉到256 TFLOPS，比上一代提升了40%，但功耗
2025-10-27 13:12:41
，減少了硬件資源的占用。該方案在Cyclone II FPGA 芯片EP2C35F484 上實(shí)現(xiàn)，占用 20 070 個(gè)邏輯單元(少于60% 的資源)，系統(tǒng)最高時(shí)鐘達(dá)到100 MHz 。與傳統(tǒng)的128 位數(shù)據(jù)路徑設(shè)計(jì)相比，更方便與處理器進(jìn)行接口。
2012-08-11 11:53:10
結(jié)構(gòu)，即在內(nèi)存中開辟一個(gè)整數(shù)數(shù)組來進(jìn)行計(jì)數(shù)，但是在FPGA 中定義數(shù)組是非常消耗資源的，尤其是當(dāng)數(shù)組成員的位寬很大時(shí)。例如用觸發(fā)器來統(tǒng)計(jì)256 灰度的720p 圖像的直方圖，將消耗4000 個(gè)邏輯單元
2012-05-14 12:37:37
FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對(duì)在 FPGA 上實(shí)現(xiàn) CNN 做一個(gè)可行性研究
2019-06-19 07:24:41
背景介紹數(shù)據(jù)、算法和算力是人工智能技術(shù)的三大要素。其中，算力體現(xiàn)著人工智能(AI)技術(shù)具體實(shí)現(xiàn)的能力，實(shí)現(xiàn)載體主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四類器件。CPU基于馮諾依曼架構(gòu)，雖然靈活，卻
2021-07-26 06:47:30
大俠好，歡迎來到FPGA技術(shù)江湖，江湖偌大，相見即是緣分。大俠可以關(guān)注FPGA技術(shù)江湖，在“闖蕩江湖”、\"行俠仗義\"欄里獲取其他感興趣的資源，或者一起煮酒言歡。
今天
2023-05-25 18:08:24
目前市場(chǎng)上炙手可熱的芯片礦機(jī) 當(dāng)數(shù)芯動(dòng) A10PRO ， 7g 版本的 算力750m 功耗 1300w 這款機(jī)器廠家出廠時(shí)預(yù)定價(jià)格在 48900 左右那時(shí)候定的客戶到如今 機(jī)器價(jià)格已經(jīng)漲到
2021-07-23 07:39:58
的可以參考一下，歡迎一起交流學(xué)習(xí)。話不多說，上貨。
使用FPGA做圖像處理優(yōu)勢(shì)最關(guān)鍵的就是：FPGA能進(jìn)行實(shí)時(shí)流水線運(yùn)算，能達(dá)到最高的實(shí)時(shí)性。因此在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求非常高的應(yīng)用領(lǐng)域，做圖像處理
2023-06-08 15:55:34
。
內(nèi)置獨(dú)立NPU, 算力達(dá) 1TOPS,可用于輕量級(jí)人工智能應(yīng)用。
支持幾乎全格式的H.264解碼，支持1080p@60fps的解碼，支持4K@30fps的H.265解碼，以及1080p@60fps
2024-12-24 15:07:12
需要大量向量計(jì)算的任務(wù)中表現(xiàn)出色，例如圖像和視頻處理等。（三）通用的 AI 算力融合方式 ：以 CPU 核融合方式提供原生 AI 算力。生態(tài)對(duì)接 ：實(shí)現(xiàn)與所有主流 AI 生態(tài)的快速對(duì)接，方便
2025-01-06 17:37:36
The HFA1110 is a unity gain closed loop buffer that achieves-3dB bandwidth of 750MHz, while
2009-01-08 18:21:29
12 ????內(nèi)嵌ARM核的FPGA芯片EPXA10及其在圖像驅(qū)動(dòng)和處理方面的應(yīng)用 ????
2006-04-16 23:33:071544 FPGA調(diào)查顯示門陣列的沒落，Xilinx和Altera仍占統(tǒng)計(jì)地位
一個(gè)由EETimes、Piper-Jaffray和位于Sandia National Labs的FPGA Mission Assurance Center組織的FPGA用戶調(diào)查顯示，已經(jīng)預(yù)言了很長時(shí)間的
2008-10-17 08:32:59719 騰視科技AI算力模組TS-SG-SM9系列搭載算能高集成度處理器CV186AH/BM1688片，功耗低、算力強(qiáng)、接口豐富、兼容性好。7.2-16TOPS INT8算力，兼容INT4/INT8
2025-10-20 10:16:03
基于FPGA硬件實(shí)現(xiàn)固定倍率的圖像縮放，將2維卷積運(yùn)算分解成2次1維卷積運(yùn)算，對(duì)輸入原始圖像像素先進(jìn)行行方向的卷積，再進(jìn)行列方向的卷積，從而得到輸出圖像像素。把圖像縮放過程
2012-05-09 15:52:0435 基于FPGA的經(jīng)濟(jì)型MPEG2運(yùn)動(dòng)圖像編碼器IP核設(shè)計(jì)
2016-08-30 15:10:149 a) 通過反復(fù)堆疊3*3的小型卷積核和2*2的最大池化層構(gòu)建。 b) VGGNet擁有5段卷積，每一段卷積網(wǎng)絡(luò)都會(huì)將圖像的邊長縮小一半，但將卷積通道數(shù)翻倍：64 —>128 —>256 —>512 —>512 。這樣圖像的面積縮小到1/4，輸出通道數(shù)變?yōu)?倍，輸出tensor的總尺寸每次縮小一半。
2018-08-21 15:10:274308 
我們都知道，卷積核的作用在于特征的抽取，越是大的卷積核尺寸就意味著更大的感受野，當(dāng)然隨之而來的是更多的參數(shù)。
2018-08-24 11:10:3523694 本文以適合FPGA實(shí)現(xiàn)為目的，提出一種具有計(jì)算規(guī)則性的快速二值圖像連通域標(biāo)記算法。與傳統(tǒng)的二值圖像標(biāo)記算法相比，該算法具有運(yùn)算簡單性、規(guī)則性和可擴(kuò)展性的特點(diǎn)，適合以FPGA實(shí)現(xiàn)。選用在100MHz
2018-11-14 10:07:007716 
電子發(fā)燒友網(wǎng)為你提供TI(ti)DS90CR288A相關(guān)產(chǎn)品參數(shù)、數(shù)據(jù)手冊(cè)，更有DS90CR288A的引腳圖、接線圖、封裝手冊(cè)、中文資料、英文資料，DS90CR288A真值表，DS90CR288A管腳等資料，希望可以幫助到廣大的電子工程師們。
2018-10-16 11:10:12
與 FCN 通常CNN網(wǎng)絡(luò)在卷積層之后會(huì)接上若干個(gè)全連接層, 將卷積層產(chǎn)生的特征圖(feature map)映射成一個(gè)固定長度的特征向量。以AlexNet為代表的經(jīng)典CNN結(jié)構(gòu)適合于圖像級(jí)的分類和回歸
2018-09-26 17:22:02920 在許多疾病的病理學(xué)診斷中，細(xì)胞核的形狀、特征的變化是病變發(fā)生與否的重要依據(jù)，利用計(jì)算機(jī)智能分割出病理組織切片中的細(xì)胞核能為疾病診斷提供更多的參考。本研究將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在乳腺癌病理組織切片圖像中
2018-11-14 17:34:056 ／APC連接器。BGO747(FCO，SCO)用于CATV光節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，工作在40～750MHz頻率范圍內(nèi)。工作時(shí)放大器電源腳和光二極管偏壓腳連接24V(DC)電壓，其模塊包括一個(gè)適合波長1290
2019-03-29 09:05:01601 2.0GHz，G90T主頻達(dá)到2.05GHz；GPU方面搭載了720Hz Mali-G76 MC4，主頻高達(dá)800Mhz，并且內(nèi)置雙核APU，支持10GB LPDDR4x運(yùn)存，頻率最高可達(dá)2133MHz，可為手機(jī)帶來強(qiáng)勁性能，安兔兔跑分超22萬。
2019-08-04 10:16:082753 HPC 是算力坊內(nèi)生的生態(tài)系統(tǒng)代幣，支撐著算力坊項(xiàng)目的運(yùn)行，是算力坊生態(tài)系統(tǒng)中重要的支付載體， HPC 將算力坊數(shù)萬臺(tái)礦機(jī)算力為價(jià)值擔(dān)保，提供可靠的去中心化加密貨幣算力服務(wù)。
2019-08-26 11:51:582096 ARM Cortex-A15，主頻1.5GHz
DSP C66x，主頻750MHz
2個(gè)雙核ARM Cortex-M4，主頻213MHz
2個(gè)雙核PRU，主頻200MHz
2019-12-03 14:57:346253 
ARM Cortex-A15，主頻1.5GHz
DSP C66x，主頻750MHz
2個(gè)雙核ARM Cortex-M4，主頻213MHz
2個(gè)雙核PRU，主頻200MHz
2019-12-03 14:50:474863 
RM Cortex-A15，主頻1.5GHz
DSP C66x，主頻750MHz
2個(gè)雙核ARM Cortex-M4，主頻213MHz
2個(gè)雙核PRU，主頻200MHz
2019-12-03 16:27:216617 
圖像卷積操作（convolution），或稱為核操作（kernel），是進(jìn)行圖像處理的一種常用手段，
2020-03-13 16:44:033791 
9月11日，在2020騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會(huì)上，騰訊云副總裁劉煜宏透露，騰訊云大數(shù)據(jù)平臺(tái)的算力彈性資源池達(dá)500萬核，每日分析任務(wù)數(shù)達(dá)1500萬，每日實(shí)時(shí)計(jì)算次數(shù)超過40萬億，能支持超過一萬億維度
2020-09-11 10:53:24978 ，采集卡上使用DS90CR288進(jìn)行并轉(zhuǎn)串處理，這種方式占用FPGA管腳資源多。當(dāng)傳輸24bit RGB信號(hào)時(shí)，需要使用24（信號(hào)）+4（同步控制）+1（時(shí)鐘）=29個(gè)管腳，而使用lvds傳輸，使用altlvds_tx核，只需要5對(duì)lvds信號(hào)即可，共占用10個(gè)管腳。
2020-12-30 16:57:2725 ，英偉達(dá)的崛起離不開 AI 產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。英偉達(dá)主攻的 GPU 在算力上約超出 CPU 2~3 個(gè)數(shù)量級(jí)，與 AI 產(chǎn)業(yè)結(jié)合效果更佳，這也是英偉達(dá)能夠在當(dāng)前市場(chǎng)以底層算力芯片贏得高速發(fā)展的重要原因。 ? 但是，算力更強(qiáng)的 GPU 芯片也暴露出另一個(gè)顯著問題：利用率低。 ? “AWS 在
2020-12-30 17:05:095800 
本文通過通俗易懂的文字解釋了圖像卷積、邊緣提取以及濾波去燥的概念及其分類。? 一、圖像卷積 現(xiàn)在有一張圖片 f(x,y) 和一個(gè)kernel核 w(a,b)。 卷積(Convolution)：卷積
2021-04-30 09:38:516433 
為更好地提取煙霧圖像的全局特征，提出一種基于膨脹卷積和稠密連接的煙霧識(shí)別方法。依次堆疊膨脹率不同的膨脹卷積，擴(kuò)大卷積核的感受野，使得卷積核能夠感知更廣泛的煙霧圖像區(qū)域，在不同膨脹卷積層之間設(shè)計(jì)稠密
2021-05-14 11:32:369 ?在FPGA上生成8086指令兼容的軟核以及外設(shè)并在此基礎(chǔ)上跑通pc機(jī)上吃豆子PACMAN游戲項(xiàng)目(深圳市優(yōu)能電源技術(shù)有限公司)-在FPGA上生成8086指令兼容的軟核以及外設(shè)，并在此基礎(chǔ)上跑通pc機(jī)上吃豆子PACMAN游戲項(xiàng)目
2021-09-16 12:17:3713 本期開小灶Heyro將帶領(lǐng)大家進(jìn)入下一趟旅程——基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類算法講解，從而幫助大家了解在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下衍生出的被用于圖像分類的經(jīng)典算法。
2022-04-06 14:50:366370 由基于CPU芯片的服務(wù)器所提供的算力，主要用于基礎(chǔ)通用計(jì)算。日常提到的云計(jì)算、邊緣計(jì)算等都屬于基礎(chǔ)算力，它為移動(dòng)計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等提供計(jì)算支持?；A(chǔ)算力占整體算力的比重由2016年的95%下降至2020年的57%，但其依舊是算力主力。
2022-05-13 14:36:579612 算力網(wǎng)絡(luò)的核心特征，是它通過算力，實(shí)現(xiàn)了對(duì)算力資源、網(wǎng)絡(luò)資源的全面接管，可以讓網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)感知用戶的算力需求，以及自身的算力狀態(tài)。經(jīng)過分析后，算力網(wǎng)絡(luò)可以調(diào)度不同位置、不同類型的算力資源，為用戶服務(wù)。
2022-08-17 09:32:236766 給出目前的框圖，如下所示，外部輸入25M，由Interface的PLL生成150/750MHz（離開148.5MHz有點(diǎn)偏差也沒關(guān)系），hdmi_ip接收前面測(cè)試的RGB數(shù)據(jù)后，模擬HDMI協(xié)議
2022-09-06 10:16:383822 算力網(wǎng)絡(luò)是“一種根據(jù)業(yè)務(wù)需求，在云、網(wǎng)、邊之間按需分配和靈活調(diào)度計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源以及網(wǎng)絡(luò)資源的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施”。
2022-12-14 15:48:008793 算力網(wǎng)絡(luò)的核心特征，是它通過算力，實(shí)現(xiàn)了對(duì)算力資源、網(wǎng)絡(luò)資源的全面接管，可以讓網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)感知用戶的算力需求，以及自身的算力狀態(tài)。經(jīng)過分析后，算力網(wǎng)絡(luò)可以調(diào)度不同位置、不同類型的算力資源，為用戶服務(wù)。
2022-12-14 16:09:055809 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像和語音領(lǐng)域使用廣泛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比傳統(tǒng)的算法消耗了更多算力。為了探索對(duì)計(jì)算的優(yōu)化，我們進(jìn)一步看到 AlexNet 模型(一種 CNN)的推理過程的各個(gè)層的計(jì)算資源消耗占比。
2023-05-09 11:37:202628 
算力服務(wù)層基于分布式微服務(wù)架構(gòu)，支持應(yīng)用解構(gòu)成原子化功能 組件并組成算法庫，由 API Gateway統(tǒng)一調(diào)度，實(shí)現(xiàn) 原子化算法按需實(shí)例 化。 算力平臺(tái)層將算力資源抽象描述形成算力能力模板并對(duì)算力
2023-05-25 16:47:213 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程8.1之深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AlexNet).pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 10:09:580 的選擇 智能算力水平是國家智能化、數(shù)字化發(fā)展水平的集中體現(xiàn)，是數(shù)字化應(yīng)用建設(shè)及發(fā)展的底層基礎(chǔ)?！?021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，美國、日本、德國、英國等15個(gè)國家在AI算力上的支出占總算力支出比重從2016年的9%增加到了12%，預(yù)計(jì)到2025年
2023-06-05 10:40:022434 
英偉達(dá)A100的算力是多少？ 英偉達(dá)A100的算力為19.5 TFLOPS（浮點(diǎn)運(yùn)算每秒19.5萬億次）。 V100 用 300W 功率提供了 7.8TFLOPS 的推斷算力，有 210 億個(gè)晶體管
2023-08-08 15:28:4543608 不同領(lǐng)域的應(yīng)用。 1.圖像識(shí)別 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最早應(yīng)用在圖像識(shí)別領(lǐng)域。其核心思想是通過多層濾波器來提取圖像的特征。卷積層主要包括卷積核、填充和步幅。卷積核通過滑動(dòng)窗口的方式在輸入圖像上進(jìn)行卷積運(yùn)算，生成特征圖。填充可以用來控
2023-08-21 16:49:295898 各種任務(wù)表現(xiàn)出色。在本文中，我們將介紹常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception和Xception。 1. LeNet
2023-08-21 17:11:415641 打造一個(gè)AI大模型究竟需要多少算力？公開數(shù)據(jù)顯示，ChatGPT初始所需的算力就是1萬塊英偉達(dá)A100（一種AI芯片），價(jià)格超過7億元。后續(xù)的調(diào)優(yōu)訓(xùn)練每天消耗算力大概是3640PFLOPS，需要7至8個(gè)算力達(dá)500PFLOPS的數(shù)據(jù)中心支持，建設(shè)成本約為三、四十億元。
2023-08-23 16:09:081460 打造全國算力一張“網(wǎng)”
2023-12-15 18:56:192310 
英偉達(dá)H200的算力非常強(qiáng)大。作為新一代AI芯片，H200在性能上有了顯著的提升，能夠處理復(fù)雜的AI任務(wù)和大數(shù)據(jù)分析。然而，具體的算力數(shù)值可能因芯片配置、應(yīng)用場(chǎng)景以及優(yōu)化方向等因素而有所不同。
2024-03-07 16:15:044436 目標(biāo)是使上海市智能算力總量超越30EFlops，占比達(dá)總計(jì)算力的50%以上。同時(shí)，要求算力網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)間單向時(shí)間延遲穩(wěn)定在1毫秒之內(nèi)，領(lǐng)先存儲(chǔ)的容量份額增長至50%以上。
2024-03-25 16:33:471459 4月11日，2024年度中興通訊云網(wǎng)生態(tài)峰會(huì)在南京成功舉辦，本屆峰會(huì)以“合作共贏，數(shù)智同興”為主題。期間，中興通訊高級(jí)副總裁張萬春發(fā)表了題為《全棧智算基礎(chǔ)設(shè)施，解鎖新質(zhì)生產(chǎn)力》的主題演講。
2024-04-15 18:26:281650 摩爾線程創(chuàng)始人兼CEO張建中在會(huì)上透露，為了滿足國內(nèi)對(duì)AI算力的迫切需求，他們正在積極尋求與國內(nèi)頂尖科研機(jī)構(gòu)的深度合作，共同推動(dòng)更大規(guī)模的AI智算集群項(xiàng)目。
2024-05-10 16:36:052065 徐冰認(rèn)為，國產(chǎn)芯片崛起以及算力商品化帶來的投資價(jià)值，使中美算力差距有望逐步縮小。只要中國持續(xù)在算力研發(fā)上投入資金及資源，便能拉近與美國的算力差距。
2024-05-28 11:25:082337 卷積操作 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心是卷積操作。卷積操作是一種數(shù)學(xué)運(yùn)算，用于提取圖像中的局部特征。在圖像識(shí)別中，卷積操作通過滑動(dòng)窗口（或稱為濾波器、卷積核）在輸入圖像上進(jìn)行掃描，計(jì)算窗口內(nèi)像素值與濾波器的加權(quán)和，生成新的特征圖（Feature Map）。 1.2 激活函數(shù) 卷積層的輸出通常會(huì)通過
2024-07-02 14:28:152804 和應(yīng)用范圍。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 1. 卷積層（Convolutional Layer） 卷積層是CNN的核心組成部分，其主要功能是提取圖像中的局部特征。卷積層由多個(gè)卷積核（或?yàn)V波器）組成，每個(gè)卷積核負(fù)責(zé)提取圖像中的一個(gè)特定特征。卷積核在輸入圖像上滑動(dòng)，計(jì)算卷積核與圖像的局部區(qū)域的
2024-07-02 15:30:582803 分類。 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 1.1 卷積層（Convolutional Layer） 卷積層是CNN中的核心組件，用于提取圖像特征。卷積層由多個(gè)卷積核（或?yàn)V波器）組成，每個(gè)卷積核負(fù)責(zé)提取圖像中的特定特征。卷積操作通過將卷積核在輸入圖像上滑動(dòng)，計(jì)算卷積核與圖像的局部區(qū)域的點(diǎn)積，生成特
2024-07-03 10:51:081132 在《算力系列基礎(chǔ)篇——算力101：從零開始了解算力》中，相信各位粉絲初步了解到人工智能的“發(fā)動(dòng)機(jī)”和核心驅(qū)動(dòng)力：算力！算力！算力?。ㄖ匾氖虑檎f三遍）今天，一起學(xué)習(xí)一下計(jì)算機(jī)性能是如何影響算力
2024-07-11 08:04:57104 
經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò)模型在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，扮演著舉足輕重的角色。這些模型通過不斷演進(jìn)和創(chuàng)新，推動(dòng)了圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成、語義分割等多個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。以下將詳細(xì)探討幾個(gè)經(jīng)典的卷積
2024-07-11 11:45:281961 卷積運(yùn)算是圖像處理中一種極其重要的操作，廣泛應(yīng)用于圖像濾波、邊緣檢測(cè)、特征提取等多個(gè)方面。它基于一個(gè)核（或稱為卷積核、濾波器）與圖像進(jìn)行相乘并求和的過程，通過這一操作可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的平滑、銳化、邊緣檢測(cè)等多種效果。本文將從卷積運(yùn)算的基本概念、原理、應(yīng)用以及代碼示例等方面進(jìn)行詳細(xì)闡述。
2024-07-11 15:15:464942 N為一個(gè)奇數(shù)，如3、5、7等。奇數(shù)大小的卷積核有助于確定一個(gè)中心像素點(diǎn)，便于計(jì)算。 大小選擇 ：卷積核的大小決定了濾波器的范圍。較大的卷積核可以覆蓋更多的像素點(diǎn)，從而更好地平滑圖像，但也可能導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)丟失過多。因此，在
2024-09-29 09:29:402463 高斯卷積核函數(shù)在圖像采樣中的意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： 1. 平滑處理與去噪 平滑圖像 ：高斯卷積核函數(shù)通過其權(quán)重分布特性，即中心像素點(diǎn)權(quán)重最高，周圍像素點(diǎn)權(quán)重逐漸降低，實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像的平滑處理
2024-09-29 09:33:471176 FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）加速深度學(xué)習(xí)模型是當(dāng)前硬件加速領(lǐng)域的一個(gè)熱門研究方向。以下是一些FPGA加速深度學(xué)習(xí)模型的案例： 一、基于FPGA的AlexNet卷積運(yùn)算加速 項(xiàng)目名稱
2024-10-25 09:22:031856 隨著AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，算力需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。AI算力租賃作為一種新興的服務(wù)模式，正逐漸成為企業(yè)獲取算力資源的重要途徑。
2024-10-31 10:31:381215 企業(yè)AI算力租賃是指企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)向?qū)I(yè)的算力提供商租用所需的計(jì)算資源，以滿足其AI應(yīng)用的需求。以下是對(duì)企業(yè)AI算力租賃的介紹，由AI部落小編為您整理。
2024-11-14 09:30:463028 ），是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一。 一、基本原理 卷積運(yùn)算 卷積運(yùn)算是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，用于提取圖像中的局部特征。 定義卷積核：卷積核是一個(gè)小的矩陣，用于在輸入圖像上滑動(dòng)，提取局部特征。 滑動(dòng)窗口：將卷積核在輸入圖像上滑動(dòng)，每次滑動(dòng)一個(gè)像素點(diǎn)。 計(jì)算卷積：將卷積核與輸入圖像的局部區(qū)域進(jìn)行逐元素相乘，然
2024-11-15 14:47:482526 1月7日,南京信易達(dá)發(fā)布了旗下最新算力平臺(tái)“C-MOM智能算力融合平臺(tái)V3.0”,并更新了全新的UI視覺與交互系統(tǒng)。 該平臺(tái)集成了HPC超算中心、AI智算中心、C-AMC應(yīng)用中心、C-DCM數(shù)據(jù)中心
2025-01-08 10:56:451379 
像素行與像素窗口 一幅圖像是由一個(gè)個(gè)像素點(diǎn)構(gòu)成的，對(duì)于一幅480*272大小的圖片來說，其寬度是480，高度是272。在使用FPGA進(jìn)行圖像處理時(shí)，最關(guān)鍵的就是使用FPGA內(nèi)部的存儲(chǔ)資源對(duì)像
2025-02-07 10:43:291528 
，這份報(bào)告極具前瞻性與指導(dǎo)意義。報(bào)告顯示，在算力規(guī)模方面，中國智能算力增速遠(yuǎn)超預(yù)期，2024年中國智能算力規(guī)模達(dá)725.3EFLOPS，同比增長74.1%，是同期通用
2025-03-07 13:27:471935 
AI 訓(xùn)練與推理中的網(wǎng)絡(luò)效率瓶頸，助力數(shù)據(jù)中心在高帶寬、低延遲、高可靠性的需求下實(shí)現(xiàn)算力資源的最優(yōu)配置。
2025-05-28 14:08:401930 
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