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“AI处理能力需要扩展至边缘侧,情境丰富的数据在边缘侧产生,分布式智能应运而生。这将显著推动更加丰富的AI应用规模化部署,同时整体提升云端智能。”安蒙也强调了终端AI具备多项重要优势,“终端侧AI能够提升安全性、保护隐私,敏感数据可保存在终端,无需发送至云端。它能够侦测恶意软件和可疑行为,这对大规模共享环境至关重要。终端侧AI...
壁仞科技创始人张文出席2022世界人工智能大会发表主题演讲。张文董事长以「智算无限,芯生未来」为主题发表演讲,分享了芯片作为算力基座,将成为信息时代的新能源推动科技发展和人类文明进步,倡导全人类一起合作、一起推动科技进步,呼吁世界各国和社会各界加强紧密协作,共创人类文明的美好未来!科技文明的发展虽然跌宕起伏,但当我们拉长...
AI计算的第三次浪潮因为AI工具的开发,使得AI获得更为容易,大型企业使用AI工具提高工作流程的质量、安全和效率。“自AI大爆炸以来,该行业已取得了迅速发展并引发了后来的计算浪潮,包括云服务、企业AI、边缘AI和自主机器。”黄仁勋表示,“下一个机会就藏在AI工厂、云AI和边缘AI之中。”眼下,AI正以前所未有的速度向各行各业渗透,各个IT巨...
2.基于ANN转SNN的间接有监督学习ANN-converted SNN方法是指训练一个ANN模型,而后将学习完成后的ANN权重迁移到具有相同结构的SNN中。李国齐认为,类脑系统的总体框架包括类脑的模型、算法、软件以及芯片,并结合丰富类脑数据构造的计算系统,在人工智能领域可以朝着高效云端/边缘端类脑计算系统的构造方向发展,在脑科学领域可利用现有的超算服...
边缘AI芯片遭受四重冲击。本文围绕边缘AI芯片设计新挑战、传统芯片开发模式是否受到冲击、如何寻求新突破以及未来边缘AI芯片方向等方面进行解读。否定派认为,AI芯片需要针对算法进行特定设计,应用场景限制更多,是多方面设计思想的完美平衡,尤其是直接面向碎片应用的边缘计算AI芯片,并不比CPU、GPU容易。因为在AI应用中,芯片是承载计算功...
本次,三星电子的研究团队通过构建新的MRAM阵列结构,用基于28nm CMOS工艺的MRAM阵列芯片运行了手写数字识别和人脸检测等AI算法,准确率分别为98%和93%。▲4个MRAM阵列芯片与相机相连实时人脸检测(图片来源:Nature)03.集成多种器件面临挑战未来或可用于生物神经元网络对于这项研究,研究人员写道,MRAM阵列运行存内计算的一个重要挑战是构建...
英伟达又看到了一个机会。就算对AI的技术细节一无所知,应该也会知道驱动AI发展的三驾马车:数据、算法和算力。结果,这个需求又被英伟达看到了,并且由此推出了名为Jetson的边缘AI平台。Jetson AGX Orin 让85万名Jetson开发者和6000多家在其基础上构建商业产品的公司,能够创建和部署以前不可能实现的自主机器和边缘AI应用。英伟达的GPU在人工...
即便遭逢疫情,燧原的云端训练产品落地和云端推理产品研发进度均未受到影响。云端AI推理芯片将呈现爆炸式增长尽量CPU仍占据最多的云端推理市场,但张亚林认为,这是因为推理市场还未完全蓬勃发展起来,并不妨碍未来云端AI推理芯片的成长。结语:不讲故事,只讲客户价值截至现在,燧原科技的云端AI芯片生态已经覆盖“邃思”通用人工智能芯片、云...
性能超越GPU、FPGA,华人学者提出软件算法架构加速AI实时化近年来,机器学习(Machine Learning)领域的研究和发展可谓是与日俱新,各式各样与机器学习相关的研究成果与应用层出不穷(如图像识别,自动驾驶,语音识别等),机器学习能够处理的任务也愈发的复杂。CoCoPIE作为一个很好的例子,向我们证明了,我们还是可以在现有的商业计算设备上实...
科研成果 | 中心团队在《自然.电子》发表存算一体芯片研究综述近日,清华大学微纳电子系、北京未来芯片技术高精尖创新中心的高滨副教授联合多家合作单位,在《自然·电子》(Nature Electronics)在线发表了题为“类脑计算芯片”(Neuro-inspired computing chips)的综述文章。该文章系统介绍了类脑计算芯片的历史、现状与未来展望,并重...
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