相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法
2016-07-28 12:16:38
7665 AI让 FPGA又焕发新生。在今年的 Hot Chips 2017 会议上，微软推出基于 FPGA 的超低延迟计算平台 Brainwave，用于在云端加速深度学习。该平台采用英特尔 Stratix
2017-08-25 16:14:5410895 以及设计原理，不要纠结于单一的实验平台或者操作软件，因为你想在这个行业越走越高的话，广度和深度都是要有所了解的，初期学习的时候尤其注重动手，选择一款操作平台以及操作软件是为了让你更好的去动手做，而不是让你在这款软件或者实验平台去做文章，因
2018-05-29 10:41:2847146 今天给大家介绍一下FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台。希望通过介绍，算法工程师在FPGA的落地上能“稍微”缓和一些，小白不再那么迷茫。
2022-07-22 10:14:444935 在深度学习的概念中，通常可以简化为两大工作流，一是训练，二是推理。两者完美融合才是一个现代化的完整深度学习网络，缺一不可。训练用于调整神经网络模型的参数，从而在给定的数据上实现良好的表现；推理
2022-03-15 07:39:004129 并行计算的能力，可以在硬件层面并行处理大量数据。这种并行处理能力使得 FPGA 在执行深度学习算法时速度远超传统处理器，能够提供更低的延迟和更高的吞吐量，从而加速模型训练和推理过程，满足实时性要求较高
2024-09-27 20:53:31
将 AI 框架模型映射到硬件架构。
Larzul 的公司 Mipsology 希望通过 Zebra 来弥合这一差距。Zebra 是一种软件平台，开发者可以轻松地将深度学习代码移植到 FPGA 硬件上
2024-03-21 15:19:45
，支持广泛的应用程序和动态工作负载。本文将讨论这些行业挑战可以在不同级别的硬件和软件设计采用Xilinx VERSAL AI核心，业界首创自适应计算加速平台超越了CPU/GPU和FPGA的性能。
2020-11-01 09:28:57
运行的深度学习/基于CNN的应用程序，以在高效的嵌入式平台上提供极具吸引力的高级驾驶辅助系统（ADAS）功能。图 3：TIDL框架（TI器件转换器和深度学习库）TIDL框架为软件可扩展性提供快速
2019-03-13 06:45:03
深度学习常用模型有哪些？深度学习常用软件工具及平台有哪些？深度学习存在哪些问题？
2021-10-14 08:20:47
的 TensorFlow 软件堆栈。oneAPI 深度神经网络库 ( [oneDNN] ) 是一个开源的跨平台性能库，包含用于深度学习应用的基本构建块。该库以前称为 MKL-DNN，已与
2022-08-31 15:03:46
就能实现！还请关注我后面的日记。实际上我也是刚刚有时间学习深度学习，我是个纯初学者，但面对深度学习里的各种复杂理论和公式推导，自己实现个小功能会更快了解入门，因此我会从现有深度学习框架
2018-06-04 22:32:12
，这比较类似于人脑的运行方式，获得更多数据后，准确度也会越来越高。TIDL（TI Deep LearningLibrary） 是TI平台基于深度学习算法的软件生态系统，可以将一些常见的深度学习算法模型
2022-11-03 06:53:11
算法。其编程特点是上手快，开发效率高，兼容性强，能快速调用c++，c#等平台的dll类库。如何将labview与深度学习结合起来，来解决视觉行业越来越复杂的应用场景所遇到的困难。下面以开关面板为例讲解
2020-07-23 20:33:10
安装labview2019 vision，自带深度学习推理工具，支持tensorflow模型。配置好python下tensorflow环境配置好object_detection API下载SSD模型
2020-08-16 17:21:38
近日，华为云发布了深度学习服务，要让企业智能从此不求人。那么企业云的深度学习服务有哪些能力，为什么能够做到让企业智能从此不求人呢。 化繁为简—无需编程，自动训练企业业务模型 企业进行
2018-08-02 20:44:09
进入浏览器即可观看啦。看完记得回来点个赞哦。 http://v.youku.com/v_show/id_XMTMzODYxMjMwMA==.html对本FPGA学习开发平台有兴趣的，可以点击芯航线
2015-09-18 14:06:57
，快速打牢FPGA设计基础，为后面使用FPGA进行复杂数字系统设计埋下基石。真心希望大家都能够找到正确的学习方法，快速学好FPGA。欢迎大家前往发烧友众筹平台观展：芯航线FPGA学习平台众筹欢迎大家加入芯航线FPGA学习平台技术支持群：472607506 小梅哥2015年9月12日芯航线电子工作室
2015-09-14 21:27:43
，FPGA架构是为应用程序专门定制的。在开发FPGA的深度学习技术时，较少强调使算法适应某固定计算结构，从而留出更多的自由去探索算法层面的优化。需要很多复杂的下层硬件控制操作的技术很难在上层软件语言中实现
2018-08-13 09:33:30
都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。 FPGA
2019-10-10 06:45:41
深度学习是什么意思
2020-11-11 06:58:03
准确的模型。有了上述机制，现在可以通过让神经网络模型学习各种问题来自动解决问题，创建高精度模型，并对新数据进行推理。然而，由于单个神经网络只能解决简单的问题，人们尝试通过构建深度神经网络 (DNN
2023-02-17 16:56:59
及心得体会讲解FPGA的学习方法，让初学者掌握正确的学习方法，把握学习FPGA正确的方向，少走弯路，避免进入FPGA学习的误区。在学习方法篇中还会讲解硬件描述语言有关的知识，主要是让初学者正确认识硬件描述
2014-11-11 11:28:08
学习、大规模数据分析等前沿技术。DeepSeek-R1具备卓越的逻辑推理、多模态分析（文本/图像/语音）和实时交互能力，能够高效处理代码生成、复杂问题求解、跨模态学习等高阶任务。凭借其开源、高效、多
2025-07-16 15:29:20
的硬件平台也日趋成熟。目前，这些硬件平台包括ASIC，CPU，GPU以及FPGA。在Plunify，尽管我们的强项是FPGA的设计优化，但是我们中的很多人本质上还是软件工程师。当然，这里所说的“软件
2017-12-11 15:54:58
GPU、FPGA等硬件加速。通过分析硬件加速器的性能参数，可以估算模型在硬件加速下的计算量。
四、实验与分析
为了验证上述估计方法的有效性，我们选取了几个具有代表性的深度学习模型，在多个硬件平台
2025-07-03 19:43:59
的是Altera和xilinx这两个公司，可以选择安装quartusII或者ISE软件。这是必备的软件环境。硬件环境还需要下载器、目标板。虽然有人说没有下载器和目标板也可学习fpga，但那总是纸上谈兵。这就
2015-10-15 15:03:46
的是Altera和xilinx这两个公司，可以选择安装quartusII或者ISE软件。这是必备的软件环境。硬件环境还需要下载器、目标板。虽然有人说没有下载器和目标板也可学习fpga，但那总是纸上谈兵
2016-07-24 15:39:17
基于嵌入式平台与深度学习的智能气象监测仪器设计方案一、概述二、整体框架三、人工智能部分：四、嵌入式部分4.1安卓主控4.2协处理器五、人机交互一、概述以目前常见移动设备的存储和计算能力，是不可能实现
2021-11-09 09:14:46
是人工智能大跃进的基础，在线下模型训练中Xeon-Phi、GPU等发挥着巨大的作用，而在线上的推理任务中，浪潮FPGA深度学习加速解决方案则能够实现7倍以上的能效比提升。 卷积网络之父、Facebook
2021-09-17 17:08:32
入门实验篇、FPGA进阶实验篇、IP核使用篇以及FPGA综合实验篇。视频共计54讲。FPGA学习方法篇：主要是结合笔者学习FPGA的经历及心得体会讲解FPGA的学习方法，让初学者掌握正确的学习方法，把握
2014-11-13 15:54:21
感兴趣。FPGA像GPU或CPU一样是可编程的，但它主要针对并行、低延迟及高吞吐量的问题，比如推理或深度神经网络。绿皮是什么让FPGA与众不同？FPGA有许多优点，使它们对软件工程师很有吸引力，其中最显著
2017-12-15 09:09:32
本文将探讨机器学习与软件平台的融合。
2021-01-28 06:36:35
IoT应用。通过提供结合了灵活、超低功耗FPGA硬件和软件解决方案、功能全面的机器学习推理技术，Lattice sensAI将加速网络边缘设备上传感器数据处理和分析的集成。这些新的网络边缘计算解决方案
2018-05-23 15:31:04
推理。 通过这篇文章你可以学习到以下内容：1）量化算法介绍及其特点分析，让你知其然并知其所以然； 2）Pytorch 量化实战，让你不再纸上谈兵；3）模型精度及性能的调优经验分享，让你面对问题不再束手无策...
2021-07-26 08:08:31
为帮助数据科学家和开发人员充分利用深度学习领域中的机遇，NVIDIA为其深度学习软件平台发布了三项重大更新，它们分别是NVIDIA DIGITS 4、CUDA深度神经网络库(cuDNN)5.1和全新的GPU推理引擎(GIE)。
NVIDIA深度学习软件平台推三项重大更新
2016-08-06 15:00:262307 FPGA是深度学习的未来，学习资料，感兴趣的可以看看。
2016-10-26 15:29:04
0 近几年来人工智能相关信息登上了各大媒体头条，自动驾驶，无人车也不再显得那么陌生，其实这一切都源于机器学习，深度学习和人工神经网络等相关学科的兴起。机器学习（Machine Learning, ML
2017-02-08 02:38:20432 开发工程师的视角，以尽量容易让大家理解的方式一起探讨下深度学习的原理，尽管，受限于我个人的技术水平和掌握程度，未必完全准确。 1. 人的智能和神经元 人类智能最重要的部分是大脑，大脑虽然复杂，它的组成单元却是相对简单的
2017-09-30 14:35:192 由腾讯云基础产品中心、腾讯架构平台部组成的腾讯云FPGA联合团队，在这里介绍国内首款FPGA云服务器的工程实现深度学习算法（AlexNet），讨论深度学习算法FPGA硬件加速平台的架构。 在1 月
2017-11-15 20:20:083032 凭借出色的性能和功耗指标，赛灵思 FPGA 成为设计人员构建卷积神经网络的首选。新的软件工具可简化实现工作。人工智能正在经历一场变革，这要得益于机器学习的快速进步。在机器学习领域，人们正对一类名为
2017-11-17 11:47:421703 几乎所有深度学习的研究者都在使用GPU，但是对比深度学习硬鉴方案，ASIC、FPGA、GPU三种究竟哪款更被看好？主要是认清对深度学习硬件平台的要求。
2018-02-02 15:21:4010933 
罗克韦尔自动化推出全新一款小型可编程逻辑控制器(PLC)Allen-Bradley Micro870 PLC，是Micro800系列的全新旗舰产品，可用于替代多个小型 PLC。全新小型 PLC 让大型独立机器不再复杂。
2018-04-18 17:00:175433 Simplelink™ MCU平台介绍以及Simplelink™ Academy深度学习
2018-08-20 01:09:003516 本深度学习是什么？了解深度学习难吗?让你快速了解深度学习的视频讲解本文档视频让你4分钟快速了解深度学习
深度学习的概念源于人工智能的人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
2018-08-23 14:36:1616 深度学习到底有多热，这里我就不再强调了，也因此有很多人关心这样的几个问题，“适不适合转行深度学习（机器学习）”，“怎么样转行深度学习（机器学习）”，“转行深度学习需要哪些入门材料？”等等。
2018-10-19 14:07:193250 了解Xilinx FPGA如何通过深度学习图像分类示例来加速重要数据中心工作负载机器学习。该演示可通过Alexnet神经网络模型加速图像（从ImageNet获得）分类。它可通过开源框架Caffe实现，也可采用Xilinx xDNN
库加速，从而可实现全面优化，为8位推理带来最高计算效率。
2018-11-28 06:54:004371 DeePhi Tech是面向无人机，机器人，监控摄像机和数据中心应用的FPGA深度学习平台提供商.DeePhi平台基于赛灵思所有可编程FPGA和SoC，提供灵活性，高性能，低延迟和低功耗
的理想组合。
2018-11-28 06:50:003427 Zerotech Dobby AI是一款口袋大小的无人机，它使用深度学习来检测由Xilinx Zynq SoC器件驱动的人体手势。
该演示还将展示DeePhi的深度学习推理技术。
2018-11-26 06:21:003077 现在，深度学习面临着无法进行推理的困境，这也就意味着，它无法让机器具备像人一样的智能。但是真正的推理在机器中是什么样子的呢？如果深度学习不能帮助我们达到目的，那什么可以呢？
2018-12-01 09:41:123629 神经网络(Graph NN)是近来的一大研究热点，尤其是DeepMind提出的“Graph Networks”，号称有望让深度学习实现因果推理。
2019-02-13 09:37:072864 在传统的多智体学习过程当中，有研究者在对其他智能体建模 (也即“对手建模”, opponent modeling) 时使用了递归推理，但由于算法复杂和计算力所限，目前还尚未有人在多智体深度强化学习 (Multi-Agent Deep Reinforcement Learning) 的对手建模中使用递归推理。
2019-03-05 08:52:435713 本文从硬件加速的视角考察深度学习与FPGA，指出有哪些趋势和创新使得这些技术相互匹配，并激发对FPGA如何帮助深度学习领域发展的探讨。
2019-06-28 17:31:467493 微软发布了 Project Brainwave，一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。微软官方测评显示，当使用英特尔的 Stratix 10 FPGA，Brainwave 不需要任何
2019-07-03 14:58:521259 Zebra 可消除深度学习推断中具有挑战性的编程及 FPGA 任务。Zebra 可轻松部署和适应广泛的神经网络及框架。
2019-07-21 10:59:091111 
微软团队推出了一个新的深度学习加速平台，其代号为脑波计划（Project Brainwave），机器之心将简要介绍该计划。
2019-09-03 14:36:182262 近十年来，人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用，尽管拥有强大的模拟预测能力，深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上，GPU，ASIC，FPGA都是解决庞大计算量的方案。
2019-10-22 15:26:211338 安富利首款采用该解决方案的产品，将是基于Zebra的赛灵思Alveo数据中心加速器卡。未来产品的范围有望扩大。
2020-03-25 10:32:461416 的软件部署方法（2）针对MPSOC FPGA平台的YOLOV-V3算法和相关接口的硬件实现和部署流程。 主要指标 （1）FPGA硬件计算平台为 RJIBI FACE系列板卡套件 （2）深度学习训练框架
2020-05-19 10:22:5815990 （及Video Decode）的架构，既具有多核处理能力、也有视频流硬解码处理能力，还具有FPGA的可编程的特点。内置Linux 4.14.0系统和深度学习预装环境，与百度大脑模型定制平台（AIStudio、EasyDL、EasyEdge）深度打通，实现模型的训练、部署、推理等一站式服务。
2020-03-31 17:02:423888 安富利首款采用该解决方案的产品，将是基于Zebra的赛灵思Alveo数据中心加速器卡。未来产品的范围有望扩大。除了分销该解决方案之外，安富利还为希望在数据中心部署机器学习的客户提供一整套全面的服务，包括硬件、软件、系统集成、应用开发、设计链和专业技术。
2020-04-27 14:45:092914 百度飞桨是自主研发、开源开放、功能最完备的产业级深度学习平台，集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体，包含完整的开发、训练、推理的端到端深度学习AI模型开发工具链。
2020-05-29 14:59:403476 谷歌的围棋软件利用深度学习，击败了世界围棋冠军，成为人工智能的又一个里程碑。
2020-07-22 10:41:251500 神经网络推理的深度学习计算引擎，Zebra 借助了现场可编程门阵列（FPGA）来替换或补充 CPU / GPU 的推理运算。 与大多数
2020-11-12 15:27:271867 深度学习算法现在是图像处理软件库的组成部分。在他们的帮助下，可以学习和训练复杂的功能;但他们的应用也不是万能的。 “机器学习”和“深度学习”有什么区别？ 在机器视觉和深度学习中，人类视觉的力量和对视
2021-03-12 16:11:008984 
鸿蒙操作系统超级终端让连接不再复杂！
2021-06-02 20:16:454293 今天给大家介绍一下FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台。希望通过介绍，算法工程师在FPGA的落地上能“稍微”缓和一些，小白不再那么迷茫。阿chai最近在肝一个开源的项目，等忙完了会给大家出
2021-06-10 17:32:364139 使用FPGA学数电不再需要安装软件， 真的么？ 当然是真的，听我细细道来。。。。 数字电路是一门非常基础的课程，核心是“数字”、“逻辑”、“电路”，充斥着各种烧脑的新概念和理论知识，但又是各种现代
2021-10-13 10:05:062491 瑞萨电子集团（TSE：6723）和多核CPU/GPU/FPGA加速技术的全球卓越供应商Fixstars（Fixstars Corporation）今日宣布，双方在汽车深度学习领域已达成合作意向——自2022年4月起，两家公司将建立汽车软件平台实验室，负责为瑞萨汽车级芯片提供开发软件与操作环境。
2022-03-02 13:53:431515 
在这篇文章中，我们解释了如何使用 TensorFlow-to-ONNX-to-TensorRT 工作流来部署深度学习应用程序，并给出了几个示例。第一个例子是 ResNet-50 上的 ONNX-
2022-04-01 15:45:043593 
现在，您和开发人员社区的其他成员都可以使用这些成果，主要是以开源软件的形式。此外， TensorRT 和 Triton 推理服务器可从 NVIDIA NGC 免费获得，以及预训练模型、深度学习框架
2022-04-08 16:31:311755 
，这比较类似于人脑的运行方式，获得更多数据后，准确度也会越来越高。TIDL（TI Deep Learning Library） 是TI平台基于深度学习算法的软件生态系统，可以将一些常见的深度学习算法
2022-06-30 17:01:212733 
综上所述，这个新版本的 OpenVINO 工具包提供了许多好处，不仅优化了用户部署应用程序的体验，还增强了性能参数。它使用户能够开发具有易于部署、更多深度学习模型、更多设备可移植性和更高推理性能且代码更改更少的应用程序。
2022-07-12 10:08:571713 腾讯云 TI 平台 TI-ONE 利用 NVIDIA Triton 推理服务器构造高性能推理服务部署平台，使用户能够非常便捷地部署包括 TNN 模型在内的多种深度学习框架下获得的 AI 模型，并且显著提升推理服务的吞吐、提升 GPU 利用率。
2022-09-05 15:33:013065 电子发烧友网站提供《基于AdderNet的深度学习推理加速器.zip》资料免费下载
2022-10-31 11:12:280 在回答复杂的问题时，人类可以理解不同模态的信息，并形成一个完整的思维链（Chain of Thought, CoT）。深度学习模型是否可以打开「黑箱」，对其推理过程提供一个思维链呢？近日，UCLA
2022-11-01 16:30:142336 人工智能迎来第三次浪潮后，以深度学习为代表的AI已经进入应用阶段。而深度学习 AI 需要进行大量矩阵乘法以训练神经网络模型，并利用推理将这些模型应用于实际任务。
2022-12-15 10:51:111212 这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
2023-03-03 09:52:132330 FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种灵活的可编程硬件设备，它在深度学习应用领域中具有许多优势。
2023-03-09 09:41:152444 这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
2023-04-12 10:19:341763 这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
2023-05-04 11:22:362150 
NVIDIA 首席执行官畅谈深度学习让 Turing 显卡如虎添翼
2023-08-01 14:55:541154 深度学习框架是什么？深度学习框架有哪些？ 深度学习框架是一种软件工具，它可以帮助开发者轻松快速地构建和训练深度神经网络模型。与手动编写代码相比，深度学习框架可以大大减少开发和调试的时间和精力，并提
2023-08-17 16:03:093886 深度学习框架区分训练还是推理吗 深度学习框架是一个非常重要的技术，它们能够加速深度学习的开发与部署过程。在深度学习中，我们通常需要进行两个关键的任务，即训练和推理。训练是指使用训练数据训练神经网络
2023-08-17 16:03:112217 深度学习框架的作用是什么 深度学习是一种计算机技术，它利用人工神经网络来模拟人类的学习过程。由于其高度的精确性和精度，深度学习已成为现代计算机科学领域的重要工具。然而，要在深度学习中实现高度复杂
2023-08-17 16:10:572406 多项功能。它们可以应用于各种场景，如安防监控、智能交通、医疗诊断、媒体管理等，帮助用户实现自动化的视频分析和管理。AI推理平台的核心技术包括机器学习、深度学习、图像处理等，其中深度学习技术在视频识别和行
2023-05-22 15:53:553789 
电子发烧友网站提供《新兴DNN推理领域的FPGA.pdf》资料免费下载
2023-09-15 10:09:410 深度学习简介深度学习是人工智能（AI）的一个分支，它教神经网络学习和推理。近年来，它解决复杂问题并在各个领域提供尖端性能的能力引起了极大的兴趣和吸引力。深度学习算法通过允许机器处理和理解大量数据
2023-12-01 08:27:445865 
在第二十二届中国自动化及数字化年度评选活动中，Zebra Aurora深度学习OCR算法获得了由中国自动化及数字化产业年会(简称CAIMRS)颁发的自动化创新奖。
2024-03-20 16:35:15826 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习算法在各个领域的应用日益广泛。然而，将深度学习算法部署到资源受限的嵌入式平台上，仍然是一个具有挑战性的任务。本文将从嵌入式平台的特点、深度学习算法的优化、部署流程、代码示例以及面临的挑战和未来趋势等方面，详细探讨深度学习算法在嵌入式平台上的部署。
2024-07-15 10:03:474371 深度学习编译器和推理引擎在人工智能领域中都扮演着至关重要的角色，但它们各自的功能、应用场景以及优化目标等方面存在显著的差异。以下是对两者区别的详细探讨。
2024-07-17 18:12:052173 人类的学习过程，实现对复杂数据的学习和识别。AI大模型则是指模型的参数数量巨大，需要庞大的计算资源来进行训练和推理。深度学习算法为AI大模型提供了核心的技术支撑，使得大模型能够更好地拟合数据，提高模型的准确性和泛化能力。 模型
2024-10-23 15:25:503781 FPGA（现场可编程门阵列）加速深度学习模型是当前硬件加速领域的一个热门研究方向。以下是一些FPGA加速深度学习模型的案例： 一、基于FPGA的AlexNet卷积运算加速 项目名称
2024-10-25 09:22:031856 能力，可以显著提高图像识别模型的训练速度和准确性。例如，在人脸识别、自动驾驶等领域，GPU被广泛应用于加速深度学习模型的训练和推理过程。 二、自然语言处理 自然语言处理（NLP）是深度学习的另一个重要应用领域。GPU可以加速NLP模型的训练，提
2024-10-27 11:13:452278 随着现在AI的快速发展，使用FPGA和ASIC进行推理加速的研究也越来越多，从目前的市场来说，有些公司已经有了专门做推理的ASIC，像Groq的LPU，专门针对大语言模型的推理做了优化，因此相比GPU这种通过计算平台，功耗更低、延迟更小，但应用场景比较单一，在图像/视频方向就没有优势了。
2024-10-29 14:12:012770 
近日，智谱公司宣布其深度推理模型GLM-Zero的初代版本——GLM-Zero-Preview已正式上线。这款模型是智谱首个基于扩展强化学习技术训练的推理模型，标志着智谱在AI推理领域迈出了重要一步
2025-01-02 10:55:44875 近日，智谱公司正式发布了其深度推理模型GLM-Zero的预览版——GLM-Zero-Preview。这款模型标志着智谱在扩展强化学习技术训练推理模型方面的重大突破，成为其首个专注于增强AI推理能力
2025-01-03 10:42:22833 随着机器学习和人工智能技术的迅猛发展，传统的中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）已经无法满足高效处理大规模数据和复杂模型的需求。FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活且高效的硬件加速平台
2025-07-16 15:34:252719
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