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穎脈Imgtec

Imagination為圖形、視覺和AI處理授權市場領先的處理器解決方案,基于其 IP的產品被全球數十億人用于他們的手機、汽車、住宅和工作。

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動態

  • 發布了文章 2024-03-13 08:26

    到底什么是算力?算力的價值在哪里?

    算力的字面意思,大家都懂,就是計算能力(ComputingPower)。所謂“計算”,我們可以有多種定義。狹義的定義,是對數學問題進行運算的過程,例如完成“1+1=?”的過程,或者對“哥德巴赫猜想”進行推理的過程。廣義的定義,則更為宏觀,凡是對信息進行處理并得到結果的過程,都可以稱為“計算”。很顯然,狹義和廣義定義的區別,主要是計算的內容不同。而完成計算過程
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  • 發布了文章 2024-03-09 08:26

    為什么深度學習的效果更好?

    導讀深度學習是機器學習的一個子集,已成為人工智能領域的一項變革性技術,在從計算機視覺、自然語言處理到自動駕駛汽車等廣泛的應用中取得了顯著的成功。深度學習的有效性并非偶然,而是植根于幾個基本原則和進步,這些原則和進步協同作用使這些模型異常強大。本文探討了深度學習成功背后的核心原因,包括其學習層次表示的能力、大型數據集的影響、計算能力的進步、算法創新、遷移學習的
  • 發布了文章 2024-03-08 08:26

    值得關注的SoC趨勢

    來源:內容由半導體行業觀察(ID:icbank)編譯自AZOM,謝謝。技術進步的步伐不斷加快,不斷重塑數字創新的輪廓。這種敘述的核心是電子元件的演變,特別是它們的集成和互連方式。這些創新中最具突破性的一項是片上系統(SoC)。為了充分理解它的重要性,有必要探索它的起源、演變及其對當今科技領域不可否認的影響。片上系統的興起在電子發展的初期階段,電路由分立元件組
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  • 發布了文章 2024-03-07 08:26

    Imagination:RISC-V CPU的重要力量

    根據SHD集團最近發布的報告顯示,RISC-V正全速發展中。通過分析從2021年到2030年這十年間RISC-V核在不同應用和功能領域的潛在市場,作者RichWawrzyniak得出結論稱,到2030年,22.3%的SoC將包含RISC-VCPU,RISC-V的收入預計將達到927億美元。要弄清RISC-V迅猛發展背后的原因,我們首先要清楚當前SoC日益增加
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  • 發布了文章 2024-03-05 08:28

    10位頂尖CEO,談2024年科技行業的最大機遇

    本文由半導體產業縱橫(ID:ICVIEWS)編譯自CRN人工智能被認為是2024年最大的機遇之一。根據CRN的《2024年首席執行官展望》,一些最大技術供應商的首席執行官表示,人工智能(AI)即使不是最大的機會,也是今年最大的機會之一。這么說的首席執行官包括AMD、英特爾、思科系統、戴爾科技、谷歌云、惠普公司、惠普企業、HitachiVantara、IBM、
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  • 發布了文章 2024-03-05 08:28

    AI芯片技術的演進

    人工智能芯片為人工智能和數據科學行業帶來了引人注目的好處。人工智能(AI)正在改變我們的世界,而這場革命的一個重要組成部分是對大量計算能力的需求。什么是人工智能技術?機器學習算法每天都變得越來越復雜,需要越來越多的計算能力來進行訓練和推理。最初,人工智能工作負載在傳統中央處理單元(CPU)上運行,利用多核CPU和并行計算的強大功能。幾年前,人
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  • 發布了文章 2024-03-05 08:28

    “芯”破局者RISC-V,風好正是揚帆時

    導讀RISC-V能否和x86、Arm一起成為三大主流架構?不僅限于我國,各國都陸續將RISC-V架構列為國家級發展規劃。作為一種開源開放、模塊化的架構,RISC-V提供了自主創新和打造差異化的空間,在激烈的市場競爭中脫穎而出,被視作芯片架構領域的“破局者”。那么,RISC-V對中國半導體來說有哪些意義?呼嘯而至的AI時代,RISC-V又有哪些潛力?我們有理由
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  • 發布了文章 2024-02-27 08:26

    2024 年值得關注的 8 大云計算趨勢

    在本文中,了解人工智能的影響、關鍵技術預測以及云基礎設施不斷發展的格局。您是否知道全球在云計算基礎設施上的支出預計將2024年首次突破1萬億美元?這是一個驚人的數字!不僅僅是大公司正在朝這個方向邁進;小型組織也在積極接受這種變革。那么,推動云基礎設施大量投資的關鍵技術和新興趨勢是什么?這種轉變如何塑造全球企業的未來?這些互動為我提供了一些有關明年云技術預測的
  • 發布了文章 2024-02-24 08:26

    深度學習在時間序列預測的總結和未來方向分析

    2023年是大語言模型和穩定擴散的一年,時間序列領域雖然沒有那么大的成就,但是卻有緩慢而穩定的進展。Neurips、ICML和AAAI等會議都有transformer結構(BasisFormer、Crossformer、Invertedtransformer和Patchtransformer)的改進,還出現了將數值時間序列數據與文本和圖像合成的新體系結構(C
  • 發布了文章 2024-02-23 08:26

    機器視覺的圖像目標識別方法綜述

    文章來源:MEMS引言從20世紀80年代開始,機器視覺技術的發展速度不斷加快,已經走進了人們的日常生活與工作之中。機器視覺的圖像目標識別系統的自動化程度較高,應用范圍廣,尤其在危險場所的運用,采用機器視覺代替傳統的人工視覺,能夠更好的滿足危險作業基本需求。機器視覺的圖像目標識別的重要性圖像目標識別是機器視覺中的核心研究領域,在農業、工業和醫療等領域均有涉及。
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