動態

• 發布了文章 2024-02-19 13:27

  2024年全球半導體行業10大技術趨勢

  

  整個2023年，半導體行業下行期的陰霾似乎仍未散去，但業界已經看到了一絲曙光。年初ChatGPT的橫空出世，引爆了全球對于生成式人工智能(AIGC)的追捧。AI和大模型的興起催生多元化的落地場景，為數據中心、汽車電子等應用帶來極大助益的同時，也對芯片算力、能效、存儲和集成度等提出了新的挑戰。但也是這些挑戰，也刺激了半導體從材料、設計、制造到封裝技術本身的發展

  AI 人工智能 半導體

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• 發布了文章 2024-02-19 13:27

  關于生成式人工智能你應該知道的7件事

  

  ChatGPT和類似的人工智能工具可以生成包括文本、圖像和音頻在內的內容，讓高等教育領域領導者、教師、學生和其他人既興奮又擔憂。我們應將人工智能工具引入學習過程，避免圍繞這些新技術而產生的恐慌，并為不同類型的學習提供機會。1、生成式人工智能是什么？長期以來，人工智能一直在我們日常使用的許多技術的幕后運作，但隨著2022年11月ChatGPT的推出，生成式人工

  ChatGPT 人工智能 神經網絡

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• 發布了文章 2024-02-19 13:27

  人的大腦相當于什么水平的 GPU 和 CPU ?

  

  人腦的基本結構和功能人類的大腦是一個驚人的機器，能處理復雜的信息，使我們能理解和響應周圍的世界。它由大約860億個神經元組成，每個神經元可以與其他神經元通過約1000個突觸進行連接，形成一種復雜的網絡結構。大腦的這種網絡結構讓我們可以進行多種多樣的認知活動，如感知、記憶、思考、語言等。這種網絡是通過電信號進行通信的，當電信號通過神經元時，它會在突觸處釋放化學

  cpu gpu 處理器

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• 發布了文章 2024-02-19 13:27

  什么是HPC高性能計算

  

  高性能計算（HighPerformanceComputing，簡稱HPC），是指利用集群、網格、超算等計算機技術，通過合理地組織計算機資源以及運用適合的算法和程序，提高計算效率和處理能力，實現對大量、復雜、高要求的科學計算和數據處理等任務的高效、精確地運行。通俗地講，HPC就是用比普通計算機更強大的計算能力進行科學計算，當然HPC也稱為超級計算，是一種強大的

  HPC 超級計算

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• 發布了文章 2024-02-19 13:27

  3D HMI應用場景和發展趨勢

  

  隨著科技的飛速發展，人機交互（HMI）設計也在不斷演進。傳統的HMI設計主要基于二維界面和傳統的輸入設備，如按鈕、旋鈕和觸摸屏等。然而，隨著3D技術的不斷成熟，3DHMI設計正在成為未來人機交互的革命性趨勢。本文將探討3DHMI設計的概念、優勢、應用場景以及未來發展趨勢。3DHMI設計的概念3DHMI設計是一種基于三維界面和人機交互的設計理念。它利用3D技術

  3D HMI 人機交互

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• 發布了文章 2024-02-19 13:26

  制造半導體芯片的十個關鍵步驟

  

  半導體制造廠，也稱為晶圓廠，是集成了高度復雜工藝流程與尖端技術之地。這些工藝步驟環環相扣，每一步都對最終產品的性能與可靠性起著關鍵作用。本文以互補金屬氧化物半導體（CMOS）制程為例，對芯片制造過程進行簡要概述。CMOS技術廣泛應用于微處理器等集成電路的生產，是現代電子工業的核心工藝之一。1.設計和掩模制作：該過程從芯片設計開始。工程師創建詳細的布局設計，指

  半導體芯片 處理器 晶圓

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• 發布了文章 2024-02-19 13:26

  邊緣計算與云計算：有什么區別？

  

  邊緣計算和云計算是兩種不同的計算范式，它們有不同的用途，但在某些場景下也可以相互補充。在當今日益數字化的世界中，對計算資源的需求呈指數級增長。因此，有兩種范式正在積極處理需求：邊緣計算和云計算。STLPartners?預測，邊緣市場將從2020年的90億美元增長到2030年的4,450億美元，十年間復合年增長率為48%。邊緣計算是一種分

  云計算 數據中心 邊緣計算

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• 發布了文章 2024-02-19 13:26

  計算機視覺的十大算法

  

  隨著科技的不斷發展，計算機視覺領域也取得了長足的進步。本文將介紹計算機視覺領域的十大算法，包括它們的基本原理、應用場景和優缺點。這些算法在圖像處理、目標檢測、人臉識別等領域有著廣泛的應用，對計算機視覺技術的發展起到了重要的推動作用。一、圖像分割算法圖像分割算法是計算機視覺領域的基礎算法之一，它的主要任務是將圖像分割成不同的區域或對象。常見的圖像分割算法包括基

  AI 人臉識別 計算機視覺

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• 發布了文章 2024-01-26 08:30

  為什么GPU比CPU更快？

  

  GPU比CPU更快的原因并行處理能力：GPU可以同時處理多個任務和數據，而CPU通常只能一次處理一項任務。這是因為GPU的架構使得它可以同時處理多個核心，從而實現高效的并行計算，這是GPU在處理大規模數據集時比CPU更快的根本原因。內存帶寬：GPU的內存帶寬比CPU高得多。內存帶寬是指數據在內存之間傳輸的速度。GPU可以更快地將數據從內存傳輸到核心，并更快地

  cpu gpu 處理器

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• 發布了文章 2024-01-26 08:29

  揭秘AI推理芯片的未來

  

  來源：內容由半導體行業觀察（ID：icbank）編譯自design-reuse，謝謝。人工智能行業包含一個受技術進步、社會需求和監管考慮影響的動態環境。機器學習、自然語言處理和計算機視覺方面的技術進步加速了人工智能的發展和采用。社會對醫療保健、金融和制造等各個領域的自動化、個性化和效率的需求進一步推動了人工智能技術的融合。此外，不斷變化的監管環境強調了人工智

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