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新利体育在线完整版软硬件协同设计成为现实新利娱乐群
通过布莱恩•贝利- 2021年9月27日-评论:0

在过去的20年里，油气行业一直在寻求硬件/软件协同设计的概念。在取得进展的同时，软件/硬件协同设计似乎有着更加光明的未来。为了理解这两种方法之间的区别，有必要定义一些基础知识。硬件/软件协同设计本质上是一个自下而上的过程，其中硬件是开发的…»阅读更多

新AI处理器架构面临的挑战
通过布莱恩•贝利- 2021年7月29日-意见:0

投资资金正大量涌入为数据中心开发新的人工智能处理器，但这里的问题是独特的，结果是不可预测的，竞争对手财力雄厚，产品非常有粘性。最大的问题可能是有关终端市场的数据不足。在设计一个新的AI处理器时，每个设计团队都必须回答一个基本问题——多大的灵活性……»阅读更多

边缘AI推理的挑战
通过Vinay梅塔- 2021年7月1日-评论:0

将卷积神经网络(cnn)引入您的行业——无论是医疗成像、机器人还是其他一些视觉应用程序——都有可能实现新功能，并减少现有工作负载的计算需求。这是因为单个CNN可以取代计算成本更高的图像处理、去噪和目标检测算法。Howev……»阅读更多

机器学习不仅仅是cnn
通过布来安梅奥- 2021年6月9日-评论

神经网络——尤其是卷积神经网络(cnn)——在过去的几年里受到了大量的关注，但它们并不是唯一有用的机器学习结构。对于机器来说，学习如何解决问题还有许多其他的方法，并且还有替代机器学习结构的空间。“神经网络可以完成所有这些非常复杂的工作……»阅读更多

让激光雷达更有用
通过埃德·斯珀林- 2021年6月7日-评论:0

作为未来汽车的三大“视觉”技术之一，激光雷达在形式和功能上都在不断改进。Xilinx汽车部门总监Willard Tu与《半导体工程》(Semiconductor Engineering)讨论了成本、计算强度和分辨率、各种范围和视场选项之间的不同方法和权衡，以及为什么卷积神经网络如此重要……»阅读更多

边缘推理架构激增
通过布来安梅奥- 2021年2月4日-评论:0

两部分中的第一部分。第二部分将深入探讨基本的建筑特征。去年，我们看到了大量用于边缘推断的新机器学习(ML)架构的公告。由于不需要支持训练，但具有低延迟的任务，这些设备展示了极其不同的ML推断方法。“建筑正在发生变化。»阅读更多

快速、低功耗推理
通过拉塞尔•克莱因- 2020年12月10日-评论

权力和表现通常被认为是两个对立的目标，可以说是同一枚硬币的两面。一个系统可以运行得非常快，但它会消耗大量的电力。放松加速器和功耗下降，但性能也会下降。同时优化功率和性能具有挑战性。卷积神经网络(CNN)的推理算法是一种基于卷积神经网络的推理算法。»阅读更多

soc中专业人工智能IP的市场不断增长
通过Synopsys对此- 2020年11月23日-评论:0

在过去的十年中，设计师开发了硅技术，可以快速运行高级深度学习数学，以探索和实现人工智能(AI)应用，如物体识别、语音和面部识别等。机器视觉应用，现在通常比人类更准确，是驱动新的片上系统(S…»阅读更多

尖峰神经网络:研究项目还是商业产品?
通过布来安梅奥- 2020年5月18日-意见:2

峰值神经网络(SNNs)经常被吹捧为一种接近大脑能量效率的方法，但对于这到底意味着什么，人们普遍存在困惑。事实上，关于大脑是如何工作的还存在分歧。有些SNN实现不太像大脑。取决于你与谁交谈，snn要么距离商业化还有很长的路要走，要么已经接近商业化。Th……»阅读更多

漫威宇宙的困境
通过布莱恩•贝利- 2020年2月13日-意见:2

不起眼的微控制器正受到方方面面的挤压。虽然大多数半导体行业都能够利用摩尔定律，但MCU市场却因为闪存无法扩展到40nm以上而步履蹒跚。与此同时，语音激活和更丰富的传感器网络等新功能需要为某些市场集成推理引擎。在其他情况下，re…»阅读更多

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