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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 2024-11-28 15:15

    智算中心崛起:數字化時代的新核心基礎設施

    隨著數字化時代的到來,我們的生活、工作、甚至整個社會的運行都離不開“算力”的支撐。為了更高效地處理這些海量的計算需求,一種新的基礎設施應運而生——智算中心。那么,智算中心究竟是什么?它又是如何發展的?未來會怎樣演變?接下來,我們將帶您了解智算中心的起源、發展歷程以及未來的規模趨勢。在了解智算中心的起源和發展之前,我們有必要明確它與傳統數據中心的區別。傳統數據
  • 發布了文章 2024-11-27 01:04

    19位國際頂尖學者聯袂撰寫《重新審視邊緣人工智能:機遇與挑戰》

    19位國際頂尖學者聯袂撰寫《重新審視邊緣人工智能:機遇與挑戰》
  • 發布了文章 2024-11-23 01:06

    寫給小白的大模型入門科普

    什么是大模型?大模型,英文名叫LargeModel,大型模型。早期的時候,也叫FoundationModel,基礎模型。大模型是一個簡稱。完整的叫法,應該是“人工智能預訓練大模型”。預訓練,是一項技術,我們后面再解釋。我們現在口頭上常說的大模型,實際上特指大模型的其中一類,也是用得最多的一類——語言大模型(LargeLanguageModel,也叫大語言模型
  • 發布了文章 2024-11-22 01:08

    3D異構集成重塑芯片格局

    本文由半導體產業縱橫(ID:ICVIEWS)綜合AI的激增推動了對先進半導體芯片的需求,推動了芯片設計和制造的界限。AI的快速發展迎來了半導體比以往任何時候都更加重要的時代。從訓練到部署,每個AI模型和應用程序的背后都隱藏著一個復雜的半導體網絡,這些網絡使處理大量數據所需的處理能力成為可能。AI的激增推動了對先進半導體芯片的需求,推動了芯片設計和制造的界限。
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  • 發布了文章 2024-11-20 01:06

    視頻目標跟蹤從0到1,概念與方法

    導讀從目標跟蹤的應用場景,底層模型,組件,類型和具體算法幾個方面對目標跟蹤做了全方面的介紹,非常好的入門文章。在今天的文章中,我們將深入研究視頻目標跟蹤。我們從基礎開始,了解目標跟蹤的需求,然后了解視覺目標跟蹤的挑戰和算法模型,最后,我們將介紹最流行的基于深度學習的目標跟蹤方法,包括MDNET,GOTURN,ROLO等。本文希望你
  • 發布了文章 2024-11-16 01:07

    什么是機器學習?通過機器學習方法能解決哪些問題?

    來源:Master編程樹“機器學習”最初的研究動機是讓計算機系統具有人的學習能力以便實現人工智能。因為沒有學習能力的系統很難被認為是具有智能的。目前被廣泛采用的機器學習的定義是“利用經驗來改善計算機系統自身的性能”。事實上,由于“經驗”在計算機系統中主要以數據的形式存在,因此機器學習需要設法對數據進行分析學習,這就使得它逐漸成為智能數據分析技術的創新源之一,
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  • 發布了文章 2024-11-12 11:05

    Imagination DXS GPU 已獲得 ASIL-B官方認證

    Imagination宣布其最新專注汽車領域的ImaginationDXSGPUIP已通過SGS-TüVSaar(SGS旗下,世界領先的測試、檢驗和認證機構)的全面審核與評估,正式獲得ISO26262標準的ASIL-B級別認證。根據ISO26262汽車安全完整性等級(ASIL),所有車輛執行的功能都根據潛在風險進行分級。ASIL-B標準要求處理器對單點故障的
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  • 發布了文章 2024-11-12 01:05

    存算一體化與邊緣計算:重新定義智能計算的未來

    隨著數據量爆炸式增長和智能化應用的普及,計算與存儲的高效整合逐漸成為科技行業關注的重點。數據存儲和處理需求的快速增長推動了對計算架構的重新設計,“存算一體化”技術應運而生。同時,隨著物聯網、5G網絡、人工智能(AI)等技術的發展,數據量的分布性、實時性需求增加,邊緣計算也逐漸從概念走向落地。本文將介紹存算一體化與邊緣計算的核心思想及其發展趨勢,探討兩者在智能
  • 發布了文章 2024-11-09 01:07

    基于光線追蹤實現反射折射效果

    本文翻譯自Scratchapixel3.0[1],是一個關于計算機圖形學的系統性的學習教程。如果有誤,歡迎在評論區討論。光線追蹤的另一個優點是,通過擴展光線傳播的思想,我們可以非常容易地「模擬反射」和「折射」等效果,這在模擬玻璃材料或鏡面表面時非常方便。在一篇名為《用于陰影顯示的改進照明模型》的1979年論文中,TurnerWhitted首次描述了如何擴展A
  • 發布了文章 2024-11-08 03:00

    淺談算力調度

    近年來,隨著5G、人工智能、物聯網等新技術的快速普及應用,全社會數據總量爆發式增長,算力總規模快速上升。但總體上看,我國算力資源分布仍呈現“東部不足、西部有余”的不平衡局面,難以匹配大規模數據存儲、計算、傳輸、應用的現實需求。打造跨區域算力調度體系,能夠破除東中西部之間、樞紐節點與非樞紐節點之間算力供需壁壘,加快實現多級算力協同,有效解決我國算力資源分布不均
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