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新型神经处理器处理新兴的神经网络
通过戈登•库珀- 2022年5月5日-意见:0

十年前，运行在gpu上的深度学习卷积神经网络(CNN)模型AlexNet取代了更传统的视觉处理算法，赢得了ImageNet大规模视觉识别大赛(ILSVRC)。AlexNet及其后继者在对象分类精度方面提供了显著的改进，但代价是高度的计算复杂性和大的数据量。»阅读更多

负面因素刺激增长
通过布莱恩•贝利- 2022年1月27日-意见:0

半导体行业的成功和健康是由对影响我们生活方方面面的日益复杂的设备的永不满足的需求所驱动的。在这些设备中使用的芯片的设计开始数量驱动着EDA行业。但历史上从来没有像今天这样有如此多的细分市场推动创新。此外，没有迹象表明……»阅读更多

AI/ML工作负载需要额外的安全性
通过布来安梅奥- 2021年11月15日-意见:0

所有电子系统都普遍需要安全保障。但考虑到处理极具价值数据的数据中心机器学习计算的增长，一些公司正在特别注意如何安全地处理这些数据。所有常用的数据中心安全解决方案都必须发挥作用，但还需要额外的努力来确保模型和数据集受到保护……»阅读更多

什么是xPU?
通过布莱恩•贝利- 2021年11月11日-评论:0

几乎每天都有关于新的处理器架构的公告，它被冠以三个字母的首字母缩写——TPU, IPU, NPU。但真正的区别是什么呢?真的有那么多独特的处理器架构吗，还是另有原因?2018年，John L. Hennessy和David A. Patterson发表了题为“计算机架构的新黄金时代”的图灵演讲。»阅读更多

助力边缘:使用Ethos-N77处理器驱动最佳性能
通过手臂- 2021年2月10日-意见:0

重新利用CPU、GPU或DSP是向边缘设备添加ML功能的简单方法。然而，在响应性或电源效率至关重要的情况下，专用的神经处理单元(NPU)可能是最佳解决方案。在本文中，我们描述了Arm Ethos-N77 NPU如何提供最佳性能。点击这里阅读更多。»阅读更多

助力边缘:使用Ethos-N77处理器驱动最佳性能
通过手臂- 2020年12月9日-评论:0

重新利用CPU、GPU或DSP是向边缘设备添加ML功能的简单方法。然而，在响应性或电源效率至关重要的情况下，专用的神经处理单元(NPU)可能是最佳解决方案。在本文中，我们描述了Arm Ethos-N77 NPU如何提供最佳性能。请按此处立即下载论文。»阅读更多

计算的下一个阶段
通过埃德·斯珀林- 2020年11月16日-评论:0

苹果公司新的M1芯片让我们得以一窥未来的发展趋势，而不仅仅是苹果公司。笔记本电脑的电池续航时间能达到18到20小时，这使得半导体设计领域的进步大大加快。当然，所有这些都完全依赖于应用程序。但这里重要的是通过设计特定的硬件可以获得多少电池寿命和性能…»阅读更多

超越划线限制的设计
通过布莱恩•贝利- 2020年11月12日-评论:0

设计在规模和复杂性上不断增长，但今天它们面临着物理和经济方面的挑战。这些挑战正在导致集成趋势的逆转，而集成趋势在过去几十年提供了大部分的性能和功率增益。该行业远没有放弃，正在探索新的方法，使设计能够超越十字线的尺寸，大约是8…»阅读更多

汽车传感器融合的挑战
通过安Mutschler- 2020年10月8日-评论:0

汽车行业正将传感器融合视为应对日益自动化的汽车所需要的复杂性和可靠性的最佳选择，这为汽车内部如何管理和利用来自多个设备的数据的另一次转变奠定了基础。事实证明，走向更大自治权的过程比任何人最初预期的都要复杂得多。在那里……»阅读更多

自定义设计，自定义问题
通过埃德·斯珀林- 2020年9月16日-评论:0

Semiconductor Engineering坐下来与Moortec的CTO Oliver King讨论电源优化;João Geada, Ansys首席技术专家;Synopsys高级工程副总裁Dino Toffolon;布赖恩·鲍耶(Bryan Bowyer)，西门子(Siemens)旗下Mentor公司的工程总监;Arm物理设计集团高级营销总监Kiran Burli;Kam Kittrell，高级产品管理集团d…»阅读更多

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