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Arm 為在各類技術(shù)領(lǐng)域運(yùn)行無處不在的人工智能 (AI) 奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。這得益于我們行業(yè)領(lǐng)先的架構(gòu)可在全球數(shù)十億臺(tái)多樣化設(shè)備上支持各種計(jì)算工作負(fù)載。

本文將介紹如何使用 LIS2MDL 傳感器來讀取數(shù)據(jù)。主要步驟包括初始化傳感器接口、驗(yàn)證設(shè)備ID、配置傳感器的數(shù)據(jù)輸出率和濾波器，以及通過輪詢方式持續(xù)讀取磁力數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)。讀取到的數(shù)據(jù)會(huì)被轉(zhuǎn)換為適當(dāng)?shù)膯挝徊⑼ㄟ^串行通信輸出。

SSD控制器是固態(tài)硬盤（Solid State Drive，簡稱SSD）的核心組件之一，承擔(dān)著管理和控制NAND介質(zhì)、數(shù)據(jù)傳輸以及錯(cuò)誤校驗(yàn)等重要任務(wù)。SSD控制器的功能和性能隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，為用戶提供更快速、穩(wěn)定和可靠的存儲(chǔ)解決方案。

未來10年，AI產(chǎn)業(yè)將迎來快速發(fā)展期，尤其對于生成式AI（Generative AI）來說，其技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用將加速向端、邊、云、網(wǎng)、智（即終端、邊緣計(jì)算、云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和智能應(yīng)用）等各個(gè)領(lǐng)域融合與滲透。

人工智能 (AI) 有望觸及并改變我們生活的方方面面。如今，包括醫(yī)療保健、金融、制造、教育、媒體和運(yùn)輸?shù)仍趦?nèi)的各行各業(yè)都在利用 AI 進(jìn)行創(chuàng)新。它們通過運(yùn)行復(fù)雜的 AI 工作負(fù)載來提高生產(chǎn)力，改善消費(fèi)者決策，提升教育體驗(yàn)等，而這些都需要消耗大量算力和數(shù)據(jù)中心電力。

智能攝像頭在我們這個(gè)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的世界中應(yīng)用十分廣泛。這些獨(dú)立的視覺系統(tǒng)配備了傳感器、計(jì)算能力和基于人工智能的決策功能，使得它們不僅可以捕獲圖像，還可以提取信息并執(zhí)行操作。試想：2022年智能攝像頭市場規(guī)模高達(dá)34.8億美元，預(yù)計(jì)到2031年將飆升至80億美元。

2024年4月23日，微軟研究院公布Phi-3系列AI大模型，包含三個(gè)版本：mini(3.8B參數(shù))、small(7B參數(shù))以及medium(14B參數(shù))。phi-3-mini是一個(gè)擁有3.8B參數(shù)規(guī)模的模型，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集基于Phi-2所使用數(shù)據(jù)集的擴(kuò)大版本，由大量過濾后的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)組成，經(jīng)過3.3T tokens的訓(xùn)練，表現(xiàn)可以與Mixtral 8x7B和GPT-3.5等模型相媲美（例如，phi-3-mini在MMLU測試中達(dá)到了69%的準(zhǔn)確率，在MT-bench上的得分為8.38)。

隨著高性能計(jì)算，在人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)領(lǐng)域中不斷演進(jìn)，各種應(yīng)用對復(fù)雜計(jì)算能力、海量存儲(chǔ)容量和無縫連接提出了前所未有的需求。電子組件之間實(shí)現(xiàn)更快速、更高效的通信，能夠促使專門構(gòu)建的生成式AI數(shù)據(jù)中心計(jì)算龐大的數(shù)據(jù)集，并且以文本、視頻、音頻、圖片等形式做出實(shí)時(shí)響應(yīng)。 為了滿足性能需求，數(shù)據(jù)中心架構(gòu)師必須擴(kuò)展系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，通過 PAM4 調(diào)制方案支持 224 Gbps 數(shù)據(jù)傳輸速率。這給互連解決方案帶來了巨大的挑戰(zhàn)，推動(dòng)新的技術(shù)的

圖形處理單元（GPU）不斷迭代更新，其中的晶體管數(shù)目也不斷增加以提高處理器性能。如今這個(gè)數(shù)目已達(dá)到數(shù)百億的級(jí)別，與此同時(shí)，功率需求也相應(yīng)呈指數(shù)級(jí)增長，這讓滿足瞬態(tài)響應(yīng)規(guī)范變得極為困難。

本文將介紹如何使用 NVIDIA JetPack 6.0 中的全新 Jetson 平臺(tái)服務(wù)，來構(gòu)建一個(gè)適用于邊緣的端到端交通分析解決方案。該系統(tǒng)集成了多個(gè)功能：使用視頻存儲(chǔ)工具包 (VST) 服務(wù)進(jìn)行視頻數(shù)據(jù)的接收與存儲(chǔ)；借助 YOLOv8 和 DeepStream AI 感知服務(wù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測和車輛追蹤；車輛移動(dòng)的時(shí)空分析。在構(gòu)建好這一流程后，將利用 API 生成分析報(bào)告。