标签:边缘计算

选择正确的记忆边缘
通过埃德·斯珀林- 09年1月,2023 -评论:0

传感器产生的数据量在持续增长,汽车和手机在当地需要处理更多的数据。需要太多的时间和力量将它发送到云。但选择合适的内存为特定应用程序需要一系列涉及成本的权衡,带宽,权力,可以有很大区别的设备,应用程序,甚至数据本身。弗兰克拿来…»阅读更多

使用硅光子学减少延迟在边缘设备上
通过技术论文链接- 10月26日,2022 -评论:0

一个新的技术论文题为“非定域化的光子深度学习在互联网上的优势”是由麻省理工学院的研究人员和诺基亚公司出版的。“每当你想要运行一个神经网络,你需要运行这个程序,你可以运行程序和速度取决于你如何快速管道从内存中的程序。我们的管子是巨大的——它对应于发送一个完整的feature-leng……»阅读更多

复杂的权衡在推论芯片
通过官约翰- 10月17日,2022 -评论:0

AI /毫升推论芯片设计正成为一个巨大的挑战,由于各种各样的应用程序和非常具体的功率和性能需求。简单地说,一个大小并不适合所有人,不是所有的应用程序都能负担得起一个定制的设计。例如,在零售商店跟踪,现在有5%或10%是可以接受的误差范围为客户经过一定的通道……»阅读更多

培训毫升模型边缘一个智能设备上使用小于256 kb内存
通过技术论文链接10月- 11,2022 -评论:0

新技术论文题为“设备内置训练在256 kb内存”由麻省理工学院研究人员发表和MIT-IBM沃森AI实验室。”我们的研究不仅可以使物联网设备进行推理,也不断更新AI模型新收集的数据,设备内置终身学习铺平了道路。资源利用率低使更多的人接受深度学习,可以有一个弟弟……»阅读更多

简化人工智能边缘部署
通过埃德·斯珀林10月- 10,2022 -评论:0

副总裁巴里马林斯在Flex Logix产品,解释了一个可编程的加速器芯片可以简化半导体设计的优势,在芯片需要高性能以及低功率,然而发展中一切从头开始太昂贵和耗时。可编程性允许这些系统与算法的变化,保持当前可以影响一切f……»阅读更多

小说In-Pixel-in-Memory (P2M)范式边缘智力(USC)
通过技术论文链接8月24日,2022 -评论:0

新技术论文题为“资源受限的TinyML应用processing-in-pixel-in-memory范式”研究人员发表的南加州大学(USC)。报导称,“我们提出一种新颖的Processing-in-Pixel-in-memory (P2M)范式,通过添加支持自定义像素阵列模拟多通道,multi-bit卷积,批normaliza……»阅读更多

有效的神经形态人工智能芯片:“NeuroRRAM”
通过技术论文链接8月17日,2022 -评论:0

新技术论文题为“compute-in-memory芯片基于电阻随机存取存储器”发表了斯坦福大学的国际研究团队,加州大学圣地亚哥分校,匹兹堡大学、圣母大学和清华大学。论文的文摘州”co-optimizing所有层次算法和体系结构设计的电路和设备,我们现在…»阅读更多

AI功耗爆炸
通过布莱恩•贝利8月- 15,2022 -评论:2

机器学习有望消耗所有的能源供应,一个模型,是昂贵的,低效的,不可持续的。在很大程度上,这是因为该领域新的令人兴奋的和快速增长。是设计的新天地的准确性或能力。今天,这意味着更大的模型和更大的训练集,需要指数级增加处理……»阅读更多

水库计算HW基于CMOS-Compatible FeFET
通过技术论文链接- 07年8月,2022 -评论:0

新技术论文题为“水库计算平台与铁电硅场效应晶体管”是东京大学的研究人员发表的。研究报告“水库计算硬件基于铁电场效应晶体管(FeFET)组成的硅和铁电氧化锆铪。丰富的动力源自ferroelec……»阅读更多

定制硅重新定义定制asic
通过安Mutschler- 7月28日,2022 -评论:0

硅半导体工程坐下来讨论定制的驱动与锦Kittrell定制,产品管理副总裁在数字&验收小组节奏;在Codasip鲁珀特•贝恩斯首席营销官;负责市场营销的副总裁凯文·麦克德莫特和规则;首席执行官莫费萨尔Movellus;西门子Ankur Gupta,副总裁和总经理……»阅读更多

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