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标签:Aspinity

重新思考机器学习的动力
通过布莱恩•贝利- 2022年9月13日-评论:0

机器学习消耗的能量正在爆炸式增长，虽然在减少机器学习消耗的能量方面取得了进展，但模型大小和训练集的增长速度更快。即使引进了先进的制造技术、专门的架构和优化技术的应用，这种趋势仍然令人不安。再加上边缘设备的爆炸式增长……»阅读更多

人工智能功耗暴增
通过布莱恩•贝利- 2022年8月15日-评论:2

机器学习正在消耗所提供的所有能源，这是一种昂贵、低效且不可持续的模式。在很大程度上，这是因为这个领域是新的、令人兴奋的、快速增长的。它的设计是为了在精度或性能方面取得新的突破。今天，这意味着更大的模型和更大的训练集，这需要处理过程的指数级增长。»阅读更多

周回顾:设计，低功耗
通过杰西·艾伦- 2022年2月18日-评论:0

AMD完成了对Xilinx的收购。由于AMD股价上涨，这笔全股票交易的最终估值约为500亿美元(交易宣布时的估值为350亿美元)。Xilinx业务将成为新成立的自适应和嵌入式计算集团(AECG)，由Xilinx前首席执行官Victor Peng领导，并将继续其FPGA、自适应SoC和软件路线图。»阅读更多

降低人工智能能耗的11种方法
通过布来安梅奥- 2021年5月13日-意见

随着机器学习行业的发展，重点已经从仅仅解决问题扩展到更好地解决问题。“更好”通常意味着准确性或速度，但随着数据中心的能源预算爆炸，机器学习走向边缘，能源消耗已经取代了准确性和速度，成为一个关键问题。神经网络有许多方法。»阅读更多

开发人员转向模拟神经网络
通过布来安梅奥- 2021年5月6日-意见

机器学习(ML)解决方案正在各种各样的行业中激增，但绝大多数的商业实现仍然依赖于数字逻辑的解决方案。除了内存计算之外，模拟解决方案大多局限于大学和神经形态计算的尝试。然而，这种情况正在开始改变。“Everyon…»阅读更多

博客评论:12月30日
通过杰西·艾伦- 2020年12月30日-评论:0

Cadence的保罗·麦克莱伦(Paul McLellan)认为，随着软件生态系统的不断扩大，商用和开放内核的数量不断增加，RISC-V ISA在未来十年将会是什么样子。西门子EDA的Harry Foster检查了用于设计和验证fpga的语言和库，以及它们在过去几年中是如何变化的。Synopsys的Jonathan Knudsen认为IT…»阅读更多

启动资金:2020年9月
通过杰西·艾伦- 2020年10月1日-评论:0

对于初创公司来说，这是一个不错的月份，在汽车、数据中心和人工智能领域都进行了大型轮融资。一家得到大力支持的新初创公司正瞄准数据中心的能源效率低下问题，另一家公司正寻求实现工业物联网无电池化。SK海力士(SK Hynix)成立了一家新公司来分析半导体制造数据，中国一家电动汽车公司也看到了巨额现金注入。这个月，我们看…»阅读更多

周回顾:汽车，安全，普适计算
通过苏珊兰博- 2020年9月4日-评论:0

Cadence的Tensilica Vision P6 DSP IP将用于Kneron的KL720，这是一款1.4TOPS AI片上系统(SoC)，针对物联网(AIoT)、智能家居、智能监控、安防、机器人和工业控制应用。Arm发布了Arm Cortex-R82，这是一款64位、支持linux的Cortex-R处理器，适用于企业和计算存储系统。处理器被设计用来处理…»阅读更多

周回顾:汽车，安全，普适计算
通过苏珊兰博- 2020年5月15日-意见:0

Synopsys在其最近发布的2020年开源安全与风险分析报告(OSSRA)中表示，91%的商业应用程序包含过时或废弃的开源组件，这是一种安全威胁。在该报告的第五版中，Synopsys的网络安全研究中心(CyRC)的研究团队发现，1250个商业代码库中有99%都在审查…»阅读更多

Aspinity模拟神经网络的警钟
通过苏珊兰博- 2019年6月26日-评论:0

把一个模拟芯片放在一个永远在线的系统前，用于数字化语音，并让模拟芯片监听感兴趣的声音，可能有助于避免当前语音识别系统中巨大的功耗浪费和数据拥塞。Aspinity是一家模拟神经形态半导体初创公司，已经解决了这个问题，昨天刚刚发布了其可重构模拟模块处理器(RAMP)平台。斜坡……»阅读更多

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