芯片制造流程及產(chǎn)生的相關(guān)缺陷和芯片缺陷檢測(cè)任務(wù)分析

在芯片生產(chǎn)制造過(guò)程中，各工藝流程環(huán)環(huán)相扣，技術(shù)復(fù)雜，材料、環(huán)境、工藝參數(shù)等因素的微變常導(dǎo)致芯片產(chǎn)生缺陷，影響產(chǎn)品良率。

2024-02-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器視覺(jué)芯片制造 2934 0

FPGA與GPU在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中的對(duì)比研究

嵌入式工程師常見的情況是在硬件加速器（如FPGA）和主機(jī)CPU之間建立通信。這項(xiàng)工作因其繁瑣和容易出錯(cuò)而臭名昭著。

2024-02-22 標(biāo)簽：fpgacpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1121 0

什么是混合專家模型？混合專家模型 (MoEs)優(yōu)劣勢(shì)分析

門控網(wǎng)絡(luò)或路由: 這個(gè)部分用于決定哪些令牌 (token) 被發(fā)送到哪個(gè)專家。例如，在下圖中，“More”這個(gè)令牌可能被發(fā)送到第二個(gè)專家，而“Param...

2024-02-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AITransformer 5567 0

了解如何使用PyTorch構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接應(yīng)用于圖數(shù)據(jù)集，您可以訓(xùn)練它們以預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)、邊緣和與圖相關(guān)的任務(wù)。它用于圖和節(jié)點(diǎn)分類、鏈路預(yù)測(cè)、圖聚類和生成，以及圖像和文本分類。

2024-02-21 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorch 1148 0

單芯片沒(méi)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器NPU可以玩微型AI應(yīng)用嗎？

講到AI相信大家第一時(shí)間多半是聯(lián)想到大型語(yǔ)言模型(LLM)和生成式AI(genAI, AIGC)應(yīng)用，可以對(duì)話聊天、查詢數(shù)據(jù)、生成文章圖像和音樂(lè)，而這些...

2024-02-20 標(biāo)簽：傳感器加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1256 0

一文詳解Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

Transformer模型在強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用主要是應(yīng)用于策略學(xué)習(xí)和值函數(shù)近似。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是指讓機(jī)器在與環(huán)境互動(dòng)的過(guò)程中，通過(guò)試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略。

2024-02-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AITransformer 2.3萬(wàn) 0

淺析流行的LLM推理堆棧和設(shè)置

還有一個(gè)與批次大小有關(guān)的數(shù)量，它們?cè)谝粋€(gè)有趣的點(diǎn)上相交。這個(gè)點(diǎn)不取決于硬件之外的任何因素。舉例來(lái)說(shuō)，在 A10G 和 A100 上，硬件可以實(shí)現(xiàn)的總浮點(diǎn)...

2024-01-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpuAI 601 0

如何優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型?

因?yàn)榇蟛糠秩耸褂玫哪Ｐ投际穷A(yù)訓(xùn)練模型，使用的權(quán)重都是在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型，當(dāng)然不需要自己去初始化權(quán)重了。只有沒(méi)有預(yù)訓(xùn)練模型的領(lǐng)域會(huì)自己初始化權(quán)重，...

2024-01-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像增強(qiáng)深度學(xué)習(xí) 3224 0

淺析自動(dòng)駕駛行業(yè)的視覺(jué)感知主流框架設(shè)計(jì)

視覺(jué)感知系統(tǒng)主要以攝像頭作為傳感器輸入，經(jīng)過(guò)一系列的計(jì)算和處理，對(duì)自車周圍的環(huán)境信息做精確感知。目的在于為融合模塊提供準(zhǔn)確豐富的信息，包括被檢測(cè)物體的類...

2024-01-26 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)攝像頭 953 0

如何用FPGA加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

到底純FPGA適不適合這種大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)？這個(gè)問(wèn)題其實(shí)我們不適合回答，但是FPGA廠商是的實(shí)際操作是很有權(quán)威性的，現(xiàn)在不論是Intel還是Xilin...

2024-01-24 標(biāo)簽：fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Xilinx 1356 0

實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟

我們的下一個(gè)任務(wù)是使用先前標(biāo)記的圖像來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以對(duì)新的測(cè)試圖像進(jìn)行分類。因此，我們將使用nn模塊來(lái)構(gòu)建我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2024-01-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別python 1385 0

教您如何精調(diào)出自己的領(lǐng)域大模型

BERT和 GPT-3 等語(yǔ)言模型針對(duì)語(yǔ)言任務(wù)進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。微調(diào)使它們適應(yīng)特定領(lǐng)域，如營(yíng)銷、醫(yī)療保健、金融。在本指南中，您將了解 LLM 架構(gòu)、微調(diào)過(guò)程...

2024-01-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)nlpChatGPT 1725 0

一顆AI芯片需要考量的因素有哪些？

重要的是如何計(jì)算輸出矩陣中的每個(gè)單獨(dú)元素，這可以歸結(jié)為兩個(gè)非常大的向量的點(diǎn)積 - 在上面的示例中，大小為 12288。這由 12288 次乘法和 122...

2024-01-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加法器機(jī)器學(xué)習(xí) 722 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度解析與實(shí)踐

卷積后產(chǎn)生的特征圖中的值，越靠近1表示與該特征越關(guān)聯(lián)，越靠近-1表示越不關(guān)聯(lián)，而我們進(jìn)行特征提取時(shí)，為了使得數(shù)據(jù)更少，操作更方便，就直接舍棄掉那些不相關(guān)...

2024-01-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 288 0

什么是深度學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的主要差異

2016年AlphaGo 擊敗韓國(guó)圍棋冠軍李世石，在媒體報(bào)道中，曾多次提及“深度學(xué)習(xí)”這個(gè)概念。

2024-01-15 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 1546 0

電池PHM的機(jī)器學(xué)習(xí)框架

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用對(duì)電池狀態(tài)的預(yù)測(cè)和健康管理（Prognostics and health management, PHM）有著極大的幫助。使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方...

2024-01-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電池管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 1613 0

基于NID-SLAM對(duì)神經(jīng)SLAM在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的性能提升

TUM數(shù)據(jù)集上相機(jī)跟蹤結(jié)果，評(píng)價(jià)指標(biāo)是ATE RMSE [ m ] (↓)，表示相關(guān)文獻(xiàn)未提及這個(gè)數(shù)據(jù)。

2024-01-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SLAM 594 0