由客户指令授权的神经网络。
在过去的几年里,人工智能处理发生了从云级到设备级的重要转变。在为IoT和IIoT应用选择SoC或MCU时,运行AI/ML任务的能力成为必须具备的条件。
嵌入式设备通常资源受限,因此很难在嵌入式平台上运行AI算法。本文将从软件和硬件的角度研究如何使其更容易,以及Codasip工具和IP如何帮助实现这一点。
本白皮书的重点是:
作者:Alexey Shchekin,解决方案工程师
阅读更多在这里.
评论*
的名字*(注:此名称将公开显示)
电子邮件*(不会公开展示)
Δ
精度越低,功率就越低,但要做到这一点,标准是必须的。
开源本身并不能保证安全性。这仍然归结于设计的基本原理。
确保你的产品包含最好的RISC-V处理器内核并不是一个容易的决定,目前的工具还不能胜任这项任务。
晶圆制造和gpu吸引投资;106家公司融资28亿美元。
新的应用需要对不同类型DRAM的权衡有深刻的理解。
EDA社区如何准备应对即将到来的挑战尚不清楚。
先进的蚀刻技术是纳米片fet的关键未来节点的演化路径。
近50家公司超过5000亿美元新投资的细节;扩张热潮的背后是什么,为什么是现在,以及未来的挑战。
从特定的设计团队技能,到组织和经济影响,向定制硅的转变正在改变一切。
新的存储方法和CMOS扩展的挑战指向半导体设计的根本变化和潜在的巨大改进。
开源处理器核心开始出现在异构的soc和包中。
留下回复