穎脈Imgtec文章

• Imagination 宣布推出 E-Series GPU：開啟Edge AI 與圖形處理新時代2025-05-08 08:02

  

  E-Series帶來跨越式性能提升，使GPU成為邊緣設備圖形與AI的核心加速引擎2025年5月8日——ImaginationTechnologies推出ImaginationE-SeriesGPUIP，重新定義了邊緣人工智能和圖形系統(tǒng)設計。E-Series憑借其高效的并行處理架構，在提供卓越圖形性能的同時，針對人工智能工作負載，其INT8/FP8算力可在2到

  AI gpu imagination 1107瀏覽量

• 提升AI訓練性能：GPU資源優(yōu)化的12個實戰(zhàn)技巧2025-05-06 11:17

  

  在人工智能與機器學習技術迅速發(fā)展的背景下，GPU計算資源的高效利用已成為關鍵技術指標。優(yōu)化的GPU資源分配不僅能顯著提升模型訓練速度，還能實現(xiàn)計算成本的有效控制。根據(jù)AI基礎設施聯(lián)盟2024年發(fā)布的行業(yè)調查數(shù)據(jù)顯示，僅有7%的企業(yè)能在高負載期間實現(xiàn)超過85%的GPU利用率，這一數(shù)據(jù)凸顯了當前AI基礎設施資源優(yōu)化方面存在的顯著缺

  AI gpu 人工智能 1707瀏覽量

• 小白學大模型：從零實現(xiàn) LLM語言模型2025-04-30 18:34

  

  在當今人工智能領域，大型語言模型（LLM）的開發(fā)已經成為一個熱門話題。這些模型通過學習大量的文本數(shù)據(jù)，能夠生成自然語言文本，完成各種復雜的任務，如寫作、翻譯、問答等。https://github.com/FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch本文將為你提供一個簡單直接的方法，從下載數(shù)據(jù)到生成文本，帶你一步步構建大院模型。步

  LLM 大模型 語言模型 1464瀏覽量

• 具身智能×邊緣計算：AI的“大腦”和“身體”如何聯(lián)手闖蕩世界？2025-04-30 18:34

  

  想象一下，你的掃地機器人突然聰明了，它不僅能躲避家具，還能認出你鞋下藏著的襪子，提醒你放到洗衣籃里；或者你的自動駕駛汽車在暴雨天仍能冷靜應對復雜路況，穩(wěn)穩(wěn)送你到家。實現(xiàn)這些“智能行為”的背后，少不了兩個關鍵詞——具身智能和邊緣計算。它們就像是智能世界的“大腦”和“身體”，通過協(xié)同合作，讓機器從“能聽話”進化到“懂世界”。那么，這兩者是如何互相成就的呢？今天我

  AI 邊緣計算 974瀏覽量

• 汽車芯片行業(yè)，大變2025-04-27 11:40

  

  汽車原始設備制造商正在努力應對影響其業(yè)務和技術各個部分的一系列變化，從關稅威脅和不斷變化的地緣政治聯(lián)盟，到新的汽車架構、更嚴格的市場窗口，以及原始設備制造商與其供應商之間的關系和優(yōu)先事項的根本性重新調整。這些發(fā)展沒有一致性，也沒有解決這些問題的最佳途徑。一些OEM試圖將所有東西都納入內部，以更緊密地集成芯片、軟件和服務。其

  半導體 汽車芯片 1379瀏覽量

• 寫給小白的芯片封裝入門科普2025-04-25 12:12

  

  之前給大家介紹了晶圓制備和芯片制造：晶圓是如何制造出來的？從入門到放棄，芯片的詳細制造流程！從今天開始，我們聊聊芯片的封裝和測試（通常簡稱“封測”）。這一部分，在行業(yè)里也被稱為后道（BackEnd）工序，一般都是由OSAT封測廠（OutsourcedSemiconductorAssemblyandTest，外包半導體封裝與測試）負責。封裝的目的先說封裝。封裝

  封測 芯片封裝 芯片測試 4218瀏覽量

• 中國為何同時面臨算力過剩與短缺 ？2025-04-24 15:02

  

  中國為何同時面臨算力過剩與短缺 ？

  AI DeepSeek 算力 1591瀏覽量

• 18個常用的強化學習算法整理：從基礎方法到高級模型的理論技術與代碼實現(xiàn)2025-04-23 13:22

  

  本來轉自：DeepHubIMBA本文系統(tǒng)講解從基本強化學習方法到高級技術（如PPO、A3C、PlaNet等）的實現(xiàn)原理與編碼過程，旨在通過理論結合代碼的方式，構建對強化學習算法的全面理解。為確保內容易于理解和實踐，全部代碼均在JupyterNotebook環(huán)境中實現(xiàn)，僅依賴基礎庫進行算法構建。代碼庫組織結構如下：├──1_simple_rl.ipynb├──

  GitHub 學習算法 1803瀏覽量

• 邊緣計算與AI融合：技術創(chuàng)新與產業(yè)變革的交匯點2025-04-21 14:15

  

  隨著人工智能技術的飛速發(fā)展和物聯(lián)網(wǎng)設備的爆炸性增長，傳統(tǒng)的云計算架構正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，而實時處理需求與日俱增，這促使我們重新思考計算范式。在這一背景下，邊緣計算與人工智能的融合應運而生，為各行各業(yè)的智能化轉型提供了新的可能性。本文將深入探討邊緣計算與AI的技術融合、協(xié)同創(chuàng)新、應用場景以及未來發(fā)展前景，旨在為邊緣計算社區(qū)的讀者提供前瞻

  AI 物聯(lián)網(wǎng) 邊緣計算 1519瀏覽量

• 讀懂極易并行計算：定義、挑戰(zhàn)與解決方案2025-04-17 09:11

  

  GPU經常與人工智能同時提及，其中一個重要原因在于AI與3D圖形處理本質上屬于同一類問題——它們都適用極易并行計算。什么是極易并行計算？極易并行計算指的是符合以下特征的計算任務：任務獨立性：子任務不依賴于其他任務的中間結果。數(shù)據(jù)耦合需求低：并行任務在執(zhí)行過程中幾乎不需要數(shù)據(jù)交換?？煞纸庑裕禾幚磉^程可以拆分為一組許多相同的任務?；蛘?hellip;包含多層任務結構，每個任務

  gpu 人工智能 處理器 950瀏覽量