MOE與MOT：提升LLM效能的關(guān)鍵策略比較

MoE 與 MoT：在專家混合中（左），每個令牌都被路由到不同的專家前饋層。在令牌混合（右）中，每組內(nèi)的令牌被混合，并且混合令牌由專家前饋層處理。

2024-04-15 標(biāo)簽：控制器機器學(xué)習(xí)LLM 2.2k 0

FPGA 原型設(shè)計開發(fā)復(fù)雜性策略

FPGA 被封裝在更大的封裝中，從而提供了更多的 I/O。"然而，I/O 的增加并不像邏輯資源那樣引人注目。

2024-04-11 標(biāo)簽：FPGAasicsoc 615 0

深入探討電池管理系統(tǒng)開發(fā)常見問題

卡爾曼濾波（Kalman Filter，KF）是一種有效的遞歸濾波器，用于線性動態(tài)系統(tǒng)中的狀態(tài)估計。它能夠基于一系列含有噪聲的測量數(shù)據(jù)，通過預(yù)測-更新的...

2024-04-11 標(biāo)簽：電池管理系統(tǒng)等效電路卡爾曼濾波 2.4k 0

在Vivado中構(gòu)建AMD Versal可擴展嵌入式平臺示例設(shè)計流程

為了應(yīng)對無線波束形成、大規(guī)模計算和機器學(xué)習(xí)推斷等新一代應(yīng)用需求的非線性增長，AMD 開發(fā)了一項全新的創(chuàng)新處理技術(shù) AI 引擎，片內(nèi)集成該AI Engin...

2024-04-09 標(biāo)簽：Linux系統(tǒng)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)交互 2.5k 0

FPGA為什么比GPU的延遲低這么多？

FPGA 正是一種硬件可重構(gòu)的體系結(jié)構(gòu)。它的英文全稱是Field Programmable Gate Array，中文名是現(xiàn)場可編程門陣列。 FP...

2024-04-08 標(biāo)簽：cpugpu圖像處理 1.3k 0

機器學(xué)習(xí)（ML）推理主要計算之存內(nèi)計算芯片

機器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用已經(jīng)在汽車、醫(yī)療保健、金融和技術(shù)等各個領(lǐng)域變得無處不在。這導(dǎo)致對高性能、高能效 ML 硬件解決方案的需求不斷增加。

2024-04-07 標(biāo)簽：存儲器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 2.2k 2

基于FPGA進行DNN設(shè)計的經(jīng)驗總結(jié)

DNN中應(yīng)用最廣泛的是CNN和RNN，CNN是一種卷積網(wǎng)絡(luò)，在圖片識別分類中用的較多，RNN可以處理時間序列的信息，比如視頻識別和語音識別。

2024-04-07 標(biāo)簽：FPGAcpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1k 0

瑞薩與RT-Thread推出基于RT-Thread&OpenMV的RA8人機交互方案

瑞薩與戰(zhàn)略合作伙伴RT-Thread攜手于2024年2月底正式發(fā)布了全新的硬件產(chǎn)品——基于RT-Thread&OpenMV的RA8人機交互解決方...

2024-04-01 標(biāo)簽：人機交互瑞薩機器學(xué)習(xí) 1.8k 0

光伏功率預(yù)測系統(tǒng)軟件架構(gòu)及構(gòu)成原理

光功率預(yù)測系統(tǒng)一般包括了數(shù)據(jù)監(jiān)測、功率預(yù)測、軟件平臺展示三個部分。監(jiān)測是預(yù)測的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)監(jiān)測包括對氣象信息的監(jiān)測和對光伏電站運行狀況的監(jiān)測。

2024-03-27 標(biāo)簽：光伏發(fā)電人工智能光伏電站 6.7k 0

機器學(xué)習(xí)模型偏差與方差詳解

數(shù)據(jù)集的任何變化都將提供一個不同的估計值，若使用統(tǒng)計方法過度匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時，這些估計值非常準(zhǔn)確。一個一般規(guī)則是，當(dāng)統(tǒng)計方法試圖更緊密地匹配數(shù)據(jù)點，或者...

2024-03-26 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.5k 0

超算網(wǎng)絡(luò)中的主流拓?fù)浼軜?gòu)

傳統(tǒng)的樹形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲校瑤捠侵饘邮諗康?，樹根處的網(wǎng)絡(luò)帶寬要遠小于各個葉子處所有帶寬的總和。而Fat-Tree則更像是真實的樹，越到樹根，枝干越粗，即：從...

2024-03-26 標(biāo)簽：gpu服務(wù)器交換機 7.8k 0

機器學(xué)習(xí)8大調(diào)參技巧

今天給大家一篇關(guān)于機器學(xué)習(xí)調(diào)參技巧的文章。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機器學(xué)習(xí)例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數(shù)優(yōu)化，需要搜索超參數(shù)的最佳配置以實現(xiàn)最佳性能。機器...

2024-03-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機器學(xué)習(xí) 1.3k 0

GPU如何成為人工智能與計算的核心動力

在計算機科學(xué)中，浮點數(shù)（floating points，簡稱浮點）是表示非整數(shù)值的數(shù)據(jù)類型，例如6.2815或0.0044。

2024-03-25 標(biāo)簽：gpu超級計算機人工智能 1.1k 0

基于計算機視覺與機器學(xué)習(xí)技術(shù)的跌倒風(fēng)險預(yù)測

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）和長短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等四種不同的分類方法對三種步態(tài)模式進行自動分類。

2024-03-22 標(biāo)簽：向量機人工智能計算機視覺 957 0