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颖脉Imgtec

Imagination为图形、视觉和AI处理授权市场领先的处理器解决方案,基于其 IP的产品被全球数十亿人用于他们的手机、汽车、住宅和工作。

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动态

  • 发布了文章 2025-02-28 08:34

    先进汽车GPU的高速和高效开发将加速智能驾驶的更广泛普及

    2025年1月,中国汽车产销分别完成245万辆和242.3万辆,产量同比增长1.7%,销量同比下降0.6%。其中,新能源汽车产销分别完成101.5万辆和94.4万辆,同比分别增长29%和29.4%,新能源汽车新车销量达到汽车新车总销量的38.9%;乘用车产销分别完成215.1万辆和213.3万辆,同比分别
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  • 发布了文章 2025-02-27 08:33

    从图形处理到AI加速,一文看懂Imagination D系列GPU

    Imagination的D系列于2022年首次发布,见证了生成式AI从云端到智能手机等消费设备中普及。在云端,由于GPU的可编程性、可扩展性和快速处理AI工作负载的能力,GPU已成为高效的AI加速器。这种特性也被沿用到消费设备中。是以,随着新兴GPU应用的出现,其重点已从提供游戏和高级图形效果(如光线追踪)转向能够作为高效的AI加速器。为了应对日益严苛的应用
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  • 发布了文章 2025-02-26 08:32

    Imagination DXTP GPU IP:加速游戏 AI应用,全天候畅玩无阻

    Imagination推出了最新产品——ImaginationDXTPGPUIP,在智能手机和其他功耗受限设备上加速图形和AI工作负载时,保证全天候的电池续航。它是我们最新D系列GPU的最终产品,集成了自2022年发布以来引入的一系列功能,并实现了高达20%的功耗效率提升。自2022年IMGDXT发布以来,智能手机市场已经发生了显著变化。最新一代的基础AI模
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  • 发布了文章 2025-02-25 08:04

    Imagination通过最新的D系列GPU IP将效率提升至新高度

    ImaginationDXTPGPUIP在加速移动设备和其他电力受限设备上的图形和计算工作负载时,能够延长电池续航时间。英国伦敦–2025年2月25日–今日,ImaginationTechnologies(“Imagination”)宣布推出其最新的GPUIP——ImaginationDXTP,该产品为智能手机和其他电力受限设备上图形和计算工作负载的高效加速
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  • 发布了文章 2025-02-24 12:02

    【一文看懂】什么是端侧算力?

    随着物联网(IoT)、人工智能和5G技术的快速发展,端侧算力正逐渐成为智能设备性能提升和智能化应用实现的关键技术。什么是端侧算力,它的应用价值是什么,与云计算、边缘计算有哪些区别?本文从以下6个维度向您介绍全方面端侧算力:1.端侧算力的定义2.端侧算力的技术框架3.端侧算力的应用价值与场景4.端侧算力与其他技术的互补5.端侧算力与相关技术的区别6.端侧算力的
  • 发布了文章 2025-02-21 11:11

    从CPU到GPU:渲染技术的演进和趋势

    渲染技术是计算机图形学的核心内容之一,它是将三维场景转换为二维图像的过程。渲染技术一直在不断演进,从最初的CPU渲染到后来的GPU渲染,性能和质量都有了显著提升。一、从CPU到GPU:技术特点和优缺点CPU(CentralProcessingUnit)是计算机的中央处理器,它负责执行各种程序和指令。CPU渲染是指使用CPU来执行渲染流程,包括几何处理、光栅化
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  • 发布了文章 2025-02-20 13:11

    AI的“随机性”挑战:它们比人类更“不随机”?

    你有没有想过,人类真的能做出完全随机的选择吗?答案可能出乎你的意料。事实上,人类天生就不擅长“随机”,我们总能在看似无序的事物中发现规律,甚至在本该随机的场景中创造出模式。这种“伪随机”行为,其实是一种独特的人类特质。最近,来自康奈尔大学探讨了大语言模型(LLMs)在随机性方面的表现。他们通过一个经典的实验——生成二进制随机序列,来观察这些模型是否能像人类一
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  • 发布了文章 2025-02-19 11:49

    大模型领域常用名词解释(近100个)

    本文总结了大模型领域常用的近100个名词解释,并按照模型架构与基础概念,训练方法与技术,模型优化与压缩,推理与应用,计算与性能优化,数据与标签,模型评估与调试,特征与数据处理,伦理与公平性、其他的分类进行了整理,以下供参考:模型架构与基础概念大语言模型(LLM,LargeLanguageModel):一种基于深度学习的大规模神经网络模型,通常采用Transf
  • 发布了文章 2025-02-18 12:00

    大语言模型的解码策略与关键优化总结

    本文系统性地阐述了大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)中的解码策略技术原理及其实践应用。通过深入分析各类解码算法的工作机制、性能特征和优化方法,为研究者和工程师提供了全面的技术参考。主要涵盖贪婪解码、束搜索、采样技术等核心解码方法,以及温度参数、惩罚机制等关键优化手段。大型语言模型的技术基础大型语言模型是当代自然语言处理技术的核心
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  • 发布了文章 2025-02-17 14:42

    智算中心的核心硬件是什么?

    智算中心,作为人工智能时代的关键基础设施,其核心硬件的构成与性能直接影响着智能计算的效率与质量。以下是对智算中心核心硬件的详细阐述:一、AI芯片AI芯片是专门为加速人工智能计算而设计的硬件,能够与各种AI算法协同工作,满足对算力的极高需求。当前主流的AI加速计算芯片包括:1、GPU(图形处理器)GPU是智算中心的算力担当,其强大的并行计算能力使其在深度学习领
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