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隨著生成式AI應(yīng)用的迅猛發(fā)展，我們正處在前所未有的大爆發(fā)時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代，深度學(xué)習(xí)模型的部署成為一個(gè)亟待解決的問題。盡管GPU在訓(xùn)練和推理中扮演著關(guān)鍵角色，但關(guān)于它在生成式AI領(lǐng)域的誤解仍然存在。近期英偉達(dá)L40S GPU架構(gòu)成為了熱門話題，那么與A100和H100相比，L40S有哪些優(yōu)勢(shì)呢？

為了彌補(bǔ)性能上的不足，領(lǐng)先的半導(dǎo)體公司使用大量最好的硬件處理器構(gòu)建系統(tǒng)。為此，他們?cè)诠?、帶?延遲和成本之間進(jìn)行了權(quán)衡。這種方法適用于算法訓(xùn)練，但不適用于部署在邊緣設(shè)備上的推理。

增材制造與傳統(tǒng)方法具有不同的能力。例如，增材制造可以產(chǎn)生傳統(tǒng)鑄造或CNC加工無法實(shí)現(xiàn)的高度復(fù)雜的幾何結(jié)構(gòu)。算法可以利用這一點(diǎn)設(shè)計(jì)新的形狀。 增材制造有不同的設(shè)計(jì)規(guī)則和約束。某些方向需要支持結(jié)構(gòu)，懸空部分需要限制等。算法需要考慮這些增材制造的獨(dú)特因素。

目前最新的第四代至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器的單顆CPU核數(shù)已經(jīng)增長(zhǎng)到最高60核。而在數(shù)據(jù)訪問速度上，各級(jí)緩存大小、內(nèi)存通道數(shù)、內(nèi)存訪問速度等都有一定程度的優(yōu)化，另外在CPU Max系列中還集成了HBM高帶寬內(nèi)存技術(shù)。

多傳感器信息融合技術(shù)就是借助特定準(zhǔn)則的引導(dǎo)，利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行觀測(cè)和分析多傳感器數(shù)據(jù)，然后對(duì)信息進(jìn)行排序并整合互補(bǔ)信息，從而對(duì)目標(biāo)作出準(zhǔn)確預(yù)估。

Vitis? AI開發(fā)環(huán)境可在賽靈思硬件平臺(tái)上加速 AI 推斷，包括邊緣器件和 Alveo? 加速器卡。此環(huán)境由經(jīng)過最優(yōu)化的 IP 核、工具、庫(kù)、模型和設(shè)計(jì)示例組成。其設(shè)計(jì)以高效和易用為核心，旨在通過賽靈思 SoC 和自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái) (ACAP) 來充分發(fā)掘 AI 加速的全部潛能。Vitis AI 開發(fā)環(huán)境將底層可編程邏輯的繁復(fù)細(xì)節(jié)加以抽象化，從而幫助不具備 FPGA 知識(shí)的用戶輕松開發(fā)深度學(xué)習(xí)推斷應(yīng)用。

作者：Clive “Max” Maxfield 物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 引發(fā)了人們對(duì)使用人工智能 （AI） 和機(jī)器學(xué)習(xí) （ML）技術(shù)來監(jiān)視機(jī)器（包括電機(jī)、發(fā)電機(jī)和泵）運(yùn)行狀況以及提醒維護(hù)工程師任何隱現(xiàn)問題的廣泛興趣。AI/ML系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員要想實(shí)現(xiàn)此類預(yù)測(cè)性維護(hù)，面臨的難題之一是為應(yīng)用選擇最合適的傳感器。另一個(gè)問題是，只有相對(duì)較少的設(shè)計(jì)人員擁有構(gòu)建 AI/ML 應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)。 為了獲得可供 AI/ML系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)人員往往選擇將復(fù)雜的傳感器（例如三軸加速計(jì)）與高性能

作者：Adam Taylor 編者按：全新的 FPGA 架構(gòu)方法帶來了更精細(xì)的控制和更大的靈活性，以滿足機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 和人工智能 （AI） 的需求。本系列文章包括兩部分，第 1部分介紹了 Efinix 一款此類架構(gòu)的產(chǎn)品，以及如何借助開發(fā)板開始使用該產(chǎn)品。本文是第 2 部分，討論了開發(fā)板與外部器件和外設(shè)（如攝像頭）的連接，以及如何利用 FPGA 消除圖像處理的瓶頸。 從工業(yè)控制和安全到機(jī)器人、航空航天和汽車，F(xiàn)PGA 在許多應(yīng)用中扮演著重要角色。憑借可編程邏輯

作者：Adam Taylor 編者按：全新的 FPGA 架構(gòu)方法帶來了更精細(xì)的控制和更大的靈活性，以滿足機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 和人工智能 （AI） 的需求。本系列文章包括兩部分，第 1部分介紹了 Efinix 的一款此類架構(gòu)，以及如何借助開發(fā)板快速入門。第 2 部分討論了開發(fā)板與外部器件和外設(shè)（如攝像頭）的連接。 從工業(yè)控制和安全到機(jī)器人、航空航天和汽車，F(xiàn)PGA 在許多應(yīng)用中扮演著重要角色。憑借可編程邏輯內(nèi)核的靈活性及其廣泛的接口能力，F(xiàn)PGA 在需要部署 ML推理的

市面上有很多自然語言處理模型，本文旨在幫助開發(fā)者快速將 OpenAI* 的熱門 NLP 模型 Whisper 部署至英特爾 開發(fā)套件愛克斯開發(fā)板上，由于開發(fā)板內(nèi)存有限，所以我們選擇較輕量化的 Base Whisper 模型通過 OpenVINO 工具套件進(jìn)行 AI 推理部署。由于聲音處理應(yīng)用的廣泛性，開發(fā)者可以基于本項(xiàng)目繼續(xù)進(jìn)行 AI 應(yīng)用的頂層開發(fā)。