中文 英语

机器学习应用中的推理与训练有何不同


基于机器学习(ML)的系统开发方法采用了与计算机科学历史上使用的编程风格完全不同的编程风格。这种方法使用示例数据来训练模型,使机器能够学习如何执行任务。ML训练是高度迭代的,每个新的训练数据都会产生数万亿次操作。试验的迭代性质…»阅读更多

制造业向人工智能转型


人工智能正被注入物联网,为显著提高制造业生产率、改善正常运行时间和降低成本奠定了基础——无论市场细分如何。提高制造设备可靠性和效率的传统方法是定期定期维护。虽然这是一个改进,只是修理或更换设备,当我…»阅读更多

行业正在以以前无法想象的方式转型


今年年初,所有人都预计新冠疫苗的供应将标志着开始恢复正常,但事实显然并非如此。现在,该行业正在从更长远的角度考虑如何转变业务,如何让人们保持心理健康,以及如何为未来创造强大的混合工作环境,同时不抛弃传统的工作模式。»阅读更多

不间断需求方


在关闭电路以节省电力和唤醒电路以响应语音和视觉命令之间需要权衡。Cadence的产品营销和产品管理总监Prakash Madhvapathy谈到了部署数字信号处理器的最佳方式,为什么多个dsp通常比一个更好,以及不同的方法会有什么惩罚。»阅读更多

高但往往是不必要的一致性成本


高速缓存一致性是提高芯片性能的常用技术,但随着通用处理器被高度专门化的加速器和其他处理元素所补充,有时甚至被其取代,这种技术正变得不那么有用。虽然缓存一致性不会很快消失,但它越来越被视为保存长期存在的编程范例所必需的奢侈品……»阅读更多

灵活的基于usb4接口的边缘AI IP解决方案


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

事件驱动和完全综合的spike神经网络架构


摘要:“开发大脑启发的神经形态计算架构作为边缘人工智能(AI)的范例,是一个候选解决方案,可以满足物联网(IoT)应用领域严格的能源和成本降低限制。为了实现这一目标,我们提出了μBrain:第一个完全由事件驱动的数字无时钟架构,具有co-lo…»阅读更多

面板级封装的下一步


Fraunhofer可靠性与微集成研究所(IZM)的小组经理Tanja Braun与《半导体工程》杂志一起讨论了III-V型器件封装、芯片、扇出和面板级处理。万博体育matext网页夫琅和费IZM最近宣布了其面板级封装联盟的新阶段。以下是那次讨论的节选。SE: IC封装并不新鲜,但多年前就有了…»阅读更多

DAC的回归


除了到处都是戴着面具的人,你不知道正在发生一场大流行也是情有可原的。当然,人数减少了,展示厅更小了,大多数派对都没有举行,但每个人都很高兴能和同事们碰碰手。与会者可以使用按钮来显示他们对各种类型的问候的舒适程度,从“……»阅读更多

Amdahl对人工智能的限制


软件和硬件都限制了应用程序的运行速度,但是在这个多核异构处理时代,发现并消除这些限制变得越来越重要。当然,这个问题并不新鲜。吉恩·阿姆达尔(1922-2015)认识到了这个问题,并在1967年发表了一篇关于这个问题的论文。它为可以预期的既定任务提供了理论上的加速……»阅读更多

←老帖子
Baidu