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云計(jì)算是通過網(wǎng)絡(luò)按需提供的可動(dòng)態(tài)伸縮的廉價(jià)計(jì)算服務(wù)。美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）定義：云計(jì)算是一種按使用量付費(fèi)的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問， 進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池（資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù)）。

在大模型芯片部署中，編譯器是AI模型能夠以最高性能和最低功耗高效運(yùn)行的關(guān)鍵，AI領(lǐng)域應(yīng)用的大量出現(xiàn)也促進(jìn)著領(lǐng)域編譯的發(fā)展?！敖鉀QMemory Bound需要硬件微架構(gòu)與軟件編譯器聯(lián)合優(yōu)化。

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是通過車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛并到達(dá)預(yù)定地點(diǎn)的功能。

在當(dāng)今快節(jié)奏的世界中，半導(dǎo)體設(shè)計(jì)的創(chuàng)新是一項(xiàng)永恒的需求。對(duì)更快、更準(zhǔn)確、更創(chuàng)新的解決方案的需求為探索生成式人工智能（#GenerativeAI）在半導(dǎo)體設(shè)計(jì)開發(fā)領(lǐng)域的潛力鋪平了道路。能做到嗎？當(dāng)然可以！在本系列文章中，我們將深入探討令人興奮的實(shí)驗(yàn)，展示生成式人工智能如何徹底改變半導(dǎo)體設(shè)計(jì)。

本文章介紹如何在RZ/V2L評(píng)估板套件上使用AI SDK。

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機(jī)器學(xué)習(xí)把這個(gè)過程反了過來：機(jī)器讀取輸入數(shù)據(jù)和相應(yīng)的答案，然后找出應(yīng)有的規(guī)則。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是訓(xùn)練出來的，而不是明確的用程序編寫出來。

2023年，以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)正在蓬勃發(fā)展，并在文本生成、代碼開發(fā)等各個(gè)領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展，重塑了行業(yè)格局。德勤報(bào)告預(yù)測(cè)，到2027年，在AIGC推動(dòng)下的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)市場(chǎng)將增至130-160億美元。

近年來，全球范圍內(nèi)的芯片禁令不斷升級(jí)，給許多企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)帶來了很大的困擾，需要在技術(shù)層面進(jìn)行創(chuàng)新和突破。一方面，可以探索使用國(guó)產(chǎn)芯片和其他不受限制的芯片來替代被禁用的芯片；另一方面，可以通過優(yōu)化算法和架構(gòu)等方法來降低對(duì)特定芯片的依賴程度。

人工智能 (AI) 的興起極大地提高了對(duì)強(qiáng)大、高效和可擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議的需求。本文深入探討了 RDMA（遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問）傳輸協(xié)議，并重點(diǎn)討論 ROCEv2 協(xié)議，目前基于 ROCEv2 的 RDMA已經(jīng)在一些超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心中取代了 TCP。