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2022年AI芯片场景随着技术成熟化,AI芯片的应用场景除了在云端及大数据中心,也会随着算力逐渐向边缘端移动,部署于智能家居、智能制造、智慧金融等领 域;同时还将随着智能产品种类日渐丰富,部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等智能终端,智能产品种类也日趋丰富。未来,AI计算将无处不在。云端:当前仍是AI的中心,需更高性能计算芯片以满足市场需求当前,大多数AI训练和推理工作负载都发生在公共云和
Nucleus-SE迁移:未实现的设施和兼容性Nucleus SE migration: Unimplemented facilities and compatibilityNucleus SE的一个关键设计要求是与Mentor的旗舰实时操作系统产品NucleusRTOS高度兼容。Nucleus SE有Nucleus RTOS功能的一个子集,我在本系列的所有相关场合都强调了这一点,但是在本文中,我
系统时间System Time介绍在前面的一篇文章中介绍了实时操作系统环境中的时间概念,以及与时间相关的设施的概念,这些设施可能与RTOS一起使用。时钟滴答声所有的计时设备都由一个硬件时钟驱动。这只是一个振荡器,它以固定的间隔产生一个中断。为了使定时数对应用程序有意义,必须知道振荡器的频率。时钟中断服务程序由硬件时钟产生的中断必须由中断服务例程(ISR)适当地处理,它实现了RTOS的所有定时功能。
人工智能训练云燧T10基于邃思芯片打造的面向云端数据中心的人工智能训练加速产品,具有高性能、通用性强、生态开放等优势,可广泛应用于互联网、金融、教育、医疗、工业及政务等人工智能训练场景。超强算力单精度 (FP32)下算力20TFLOPS ,半精度及混合精度 (BF16/FP16) 下算力80TFLOPS 。•模型通用支持CNN、RNN、LSTM、BERT等常用人工训练模型,可用于图像、 流数据、语
重型车辆盲区行为检查Behaviours – Heavy Vehicle Blind SpotsVISIBILITY AROUND HEAVY VEHICLESA blind spot is an area of the road outside the driver’s field of vision that cannot be seen in the rearview mirrors or
GPU—加速数据科学工作流程GPU-ACCELERATE YOUR DATA SCIENCE WORKFLOWS传统上,数据科学工作流程是缓慢而繁琐的,依赖于cpu来加载、过滤和操作数据,训练和部署模型。gpu大大降低了基础设施成本,并为使用RAPIDS的端到端数据科学工作流提供了卓越的性能™ 开源软件库。GPU加速数据科学在笔记本电脑、数据中心、边缘和云端随处可见。ApacheSpark3.0是
芯片产品介绍云端训练芯片7纳米GPGPU高端自研云端训练芯片基于全自研通用计算GPGPU芯片,天数智芯的硬件产品聚焦于云端训练及推理,通过丰富全面的自研指令集释放强大的可编程性与应用通用性,提供业界领先的AI算力密度与能效比。天数智芯片云端训练芯片,聚焦高性能和通用性、灵活性,为人工智能和相关垂直应用行业提供匹配行业高速发展的计算力,并通过标准化的软硬件生态为应用行业解决产品使用难、开发平台迁移成
GPU编程和流式多处理器(六)5. 纹理和表面读取和写入纹理和表面的指令,所引用的隐式状态,比其他指令要多得多。header中包含诸如基地址,尺寸,格式和纹理内容的解释之类的参数,该header是一种中间数据结构,其软件抽象称为纹理参考或表面参考。当开发人员操纵纹理或表面引用时,CUDA运行时runtime和驱动程序,必须将这些更改转换为header,纹理或表面指令,将其作为索引引用。在启动在纹理
工业相机各种参数计算方法一、机器视觉中工业镜头的计算方式1、WD 物距 工作距离(Work Distance,WD)。2、FOV 视场 视野(Field of View,FOV)3、DOV 景深(Depth of Field)。4、Ho:视野的高度5、Hi:摄像机有效成像面的高度(Hi来代表传感器像面的大小)6、PMAG:镜头的放大倍数7、f:镜头的焦距8、LE:镜头像平面的扩充距离二、工业镜头光
人工智能AI智能加速卡技术一. 可编程AI加速卡概述:这款可编程AI加速器卡具备 FPGA 加速的强大性能和多功能性,可部署AI加速器IP(直接加速卷积神经网络,直接运行常见的网络框架),为应用和加速器函数开发人员提供了完整的开发工具SDK,节省开发时间,支持在多个平台上重复使用代码。凭借PCIe插槽外形、低功耗和被动式散热器,可以部署在各种服务器上。采用Xilinx® Ultrascale® V







