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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 2024-11-28 15:15

    智算中心崛起:数字化时代的新核心基础设施

    随着数字化时代的到来,我们的生活、工作、甚至整个社会的运行都离不开“算力”的支撑。为了更高效地处理这些海量的计算需求,一种新的基础设施应运而生——智算中心。那么,智算中心究竟是什么?它又是如何发展的?未来会怎样演变?接下来,我们将带您了解智算中心的起源、发展历程以及未来的规模趋势。在了解智算中心的起源和发展之前,我们有必要明确它与传统数据中心的区别。传统数据
  • 发布了文章 2024-11-27 01:04

    19位国际顶尖学者联袂撰写《重新审视边缘人工智能:机遇与挑战》

    19位国际顶尖学者联袂撰写《重新审视边缘人工智能:机遇与挑战》
  • 发布了文章 2024-11-23 01:06

    写给小白的大模型入门科普

    什么是大模型?大模型,英文名叫LargeModel,大型模型。早期的时候,也叫FoundationModel,基础模型。大模型是一个简称。完整的叫法,应该是“人工智能预训练大模型”。预训练,是一项技术,我们后面再解释。我们现在口头上常说的大模型,实际上特指大模型的其中一类,也是用得最多的一类——语言大模型(LargeLanguageModel,也叫大语言模型
  • 发布了文章 2024-11-22 01:08

    3D异构集成重塑芯片格局

    本文由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)综合AI的激增推动了对先进半导体芯片的需求,推动了芯片设计和制造的界限。AI的快速发展迎来了半导体比以往任何时候都更加重要的时代。从训练到部署,每个AI模型和应用程序的背后都隐藏着一个复杂的半导体网络,这些网络使处理大量数据所需的处理能力成为可能。AI的激增推动了对先进半导体芯片的需求,推动了芯片设计和制造的界限。
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  • 发布了文章 2024-11-20 01:06

    视频目标跟踪从0到1,概念与方法

    导读从目标跟踪的应用场景,底层模型,组件,类型和具体算法几个方面对目标跟踪做了全方面的介绍,非常好的入门文章。在今天的文章中,我们将深入研究视频目标跟踪。我们从基础开始,了解目标跟踪的需求,然后了解视觉目标跟踪的挑战和算法模型,最后,我们将介绍最流行的基于深度学习的目标跟踪方法,包括MDNET,GOTURN,ROLO等。本文希望你
  • 发布了文章 2024-11-16 01:07

    什么是机器学习?通过机器学习方法能解决哪些问题?

    来源:Master编程树“机器学习”最初的研究动机是让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能。因为没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上,由于“经验”在计算机系统中主要以数据的形式存在,因此机器学习需要设法对数据进行分析学习,这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一,
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  • 发布了文章 2024-11-12 11:05

    Imagination DXS GPU 已获得 ASIL-B官方认证

    Imagination宣布其最新专注汽车领域的ImaginationDXSGPUIP已通过SGS-TÜVSaar(SGS旗下,世界领先的测试、检验和认证机构)的全面审核与评估,正式获得ISO26262标准的ASIL-B级别认证。根据ISO26262汽车安全完整性等级(ASIL),所有车辆执行的功能都根据潜在风险进行分级。ASIL-B标准要求处理器对单点故障的
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  • 发布了文章 2024-11-12 01:05

    存算一体化与边缘计算:重新定义智能计算的未来

    随着数据量爆炸式增长和智能化应用的普及,计算与存储的高效整合逐渐成为科技行业关注的重点。数据存储和处理需求的快速增长推动了对计算架构的重新设计,“存算一体化”技术应运而生。同时,随着物联网、5G网络、人工智能(AI)等技术的发展,数据量的分布性、实时性需求增加,边缘计算也逐渐从概念走向落地。本文将介绍存算一体化与边缘计算的核心思想及其发展趋势,探讨两者在智能
  • 发布了文章 2024-11-09 01:07

    基于光线追踪实现反射折射效果

    本文翻译自Scratchapixel3.0[1],是一个关于计算机图形学的系统性的学习教程。如果有误,欢迎在评论区讨论。光线追踪的另一个优点是,通过扩展光线传播的思想,我们可以非常容易地「模拟反射」和「折射」等效果,这在模拟玻璃材料或镜面表面时非常方便。在一篇名为《用于阴影显示的改进照明模型》的1979年论文中,TurnerWhitted首次描述了如何扩展A
  • 发布了文章 2024-11-08 03:00

    浅谈算力调度

    近年来,随着5G、人工智能、物联网等新技术的快速普及应用,全社会数据总量爆发式增长,算力总规模快速上升。但总体上看,我国算力资源分布仍呈现“东部不足、西部有余”的不平衡局面,难以匹配大规模数据存储、计算、传输、应用的现实需求。打造跨区域算力调度体系,能够破除东中西部之间、枢纽节点与非枢纽节点之间算力供需壁垒,加快实现多级算力协同,有效解决我国算力资源分布不均
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