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标签:边缘人工智能

用于扩展现实的边缘ai硬件
通过技术文件链接- 2022年7月20日-意见:0

新的技术论文题为“面向内存的设计-面向XR应用的边缘ai硬件空间探索”，来自印度理工学院德里和现实实验室研究中心的研究人员。“低功耗边缘ai功能对于设备上扩展现实(XR)应用程序来说是必不可少的，以支持元宇宙的愿景。在本工作中，我们研究了两个具有代表性的XR w。»阅读更多

MIPI在下一代AI物联网设备的前沿
通过Mixel- 2022年7月18日-意见:0

数据处理的历史始于20世纪60年代的集中式现场大型机，后来演变为分布式客户端服务器。在本世纪初，集中式云计算变得有吸引力，并开始获得动力，成为当今最流行的计算工具之一。然而，近年来，我们看到对加工…的需求有所增加。»阅读更多

快速灵活的基于fpga的NoC混合仿真
通过技术文件链接- 2022年7月14日-意见:0

亚琛工业大学和马格德堡奥托-冯-格里克大学的研究人员发表了一篇新的技术论文，题为“EmuNoC: fpga上快速灵活的片上网络原型的混合仿真”。摘要:“片上网络(noc)最近得到了广泛应用，从多核cpu到边缘ai加速器。fpga仿真有望加速他们的RTL建模合作。»阅读更多

前沿的AI:在不牺牲准确性的前提下优化AI算法
通过罗恩·洛曼- 2022年7月7日-评论:0

人工智能成功的最终衡量标准将是它在多大程度上提高了我们日常生活中的生产力。然而，该行业在评估进展方面面临巨大挑战。大量的AI应用程序处于不断的变动中:寻找正确的算法，优化算法，并找到正确的工具。此外，复杂的硬件工程正在迅速更新，有许多不同的技术。»阅读更多

映射转换启用高性能和低能量忆阻器的dnn
通过技术文件链接- 2022年3月14日-意见:0

摘要:“当深度神经网络(DNN)被广泛应用于边缘AI(人工智能)，例如物联网(IoT)和自动驾驶汽车时，它使基于CMOS(互补金属氧化物半导体)的传统计算机遭受过大的计算负载。基于忆阻器的设备正在成为在内存中为dnn进行计算的一种选择。»阅读更多

实现人工智能革命需要的七种硬件进步
通过Pottier雷米- 2022年3月10日-评论

人工智能对整个社会潜在的积极影响是不可能被高估的。然而，普及人工智能仍是一个挑战。训练算法会耗费大量的能量、时间和计算能力。随着医学成像和机器人等应用的应用，推断也将变得更加繁重。应用材料公司估计，人工智能可能会消耗全球25%的能源……»阅读更多

灵活的基于usb4接口的边缘AI IP解决方案
通过Synopsys对此- 2021年12月21日-意见:0

消费者已经习惯了由先进的人工智能(AI)驱动的智能设备。为了扩大设备的总目标市场，创新设备设计师构建了支持多种用例和集成选项的边缘AI加速器和边缘AI soc。本白皮书描述了用于边缘AI加速器和soc的灵活的基于usb4的IP解决方案。这个IP…»阅读更多

在前沿部署人工智能
通过普什卡的利润率- 2021年9月16日-评论:0

人工智能(AI)的快速发展使得这项技术对许多行业都很重要，包括金融、能源、医疗保健和微电子。人工智能正在推动一个数万亿美元的全球市场，同时帮助解决一些棘手的社会问题，如跟踪当前的大流行和预测气候驱动事件的严重程度，如……»阅读更多

开发新型推理芯片的挑战
通过埃德·斯珀林- 2021年7月1日-评论:0

Flex Logix联合创始人兼软件和工程高级副总裁王诚(Cheng Wang)接受了《半导体工程》(Semiconductor engineering)的采访，解释了将推理加速器芯片推向市场的过程，从启动、编程和分区到涉及速度和定制的权衡。SE:边缘推断芯片才刚刚开始进入市场。挑战是什么?»阅读更多

Kria K26 SOM:视觉AI在边缘的理想平台
通过赛灵思公司- 2021年5月12日-意见:0

随着人工智能(AI)和机器学习(ML)算法的各种进步，许多高计算应用程序现在都部署在边缘设备上。因此，需要一种高效的硬件，能够有效地执行复杂的算法，并适应这种技术的快速增强。Xilinx的Kria K26 SOM旨在解决执行…»阅读更多

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