3d-ai 文章進(jìn)入3d-ai技術(shù)社區(qū)

TrendForce：存儲(chǔ)器廠聚焦CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充器產(chǎn)品

據(jù)TrendForce集邦咨詢最新服務(wù)器相關(guān)報(bào)告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進(jìn)而優(yōu)化AI與HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮，但由于可支援CXL功能的服務(wù)器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現(xiàn)階段僅支援至CXL 1.1規(guī)格，而該規(guī)格可先實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認(rèn)為
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AOI+AI+3D 檢測鐵三角成形

疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。因此，各產(chǎn)業(yè)對(duì)自動(dòng)光學(xué)檢測(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。導(dǎo)入自動(dòng)化及AI的過程中，傳統(tǒng)人力逐漸被取代，也改變產(chǎn)線人員配置的傳統(tǒng)生態(tài)，其中，可以確保產(chǎn)線及產(chǎn)品質(zhì)量的自動(dòng)檢測儀器不僅發(fā)揮精準(zhǔn)有效的優(yōu)勢，還能針對(duì)缺陷或瑕疵及時(shí)修復(fù)、舍棄，降低不必要的時(shí)間成本與人力成本，快速穩(wěn)定且
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西門子與聯(lián)華電子合作開發(fā)3D IC混合鍵合流程

西門子數(shù)字化工業(yè)軟件近日與半導(dǎo)體晶圓制造大廠聯(lián)華電子 (UMC) 合作，面向聯(lián)華電子的晶圓堆疊 (wafer-on-wafer) 和芯片晶圓堆疊 (chip-on-wafer) 技術(shù)，提供新的多芯片 3D IC?(三維集成電路)?規(guī)劃、裝配驗(yàn)證和寄生參數(shù)提取 (PEX)?工作流程。聯(lián)電將同時(shí)向全球客戶提供此項(xiàng)新流程。通過在單個(gè)封裝組件中提供硅片或小芯片?(chiplet)?彼此堆疊的技術(shù)，客戶可以在相同甚至更小的芯片面積上實(shí)現(xiàn)多個(gè)組件功能。相比于在 PCB
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Intel ON實(shí)錄：從工藝到GPU，從6GHz到Geti

9月28日凌晨，英特爾ON技術(shù)創(chuàng)新峰會(huì)主題演講環(huán)節(jié)正式開講，英特爾CEO帕特·基辛格帶來了英特爾過去一年中的主要產(chǎn)品和技術(shù)發(fā)展介紹，以及更多的AI創(chuàng)新動(dòng)態(tài)。
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Meta AI大佬：目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來真正智能

　　9月26日消息，F(xiàn)acebook母公司Meta的首席AI科學(xué)家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認(rèn)為，目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來真正的智能，他對(duì)當(dāng)今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度。　　這位圖靈獎(jiǎng)得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。其中包括大型語言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣，Transformer的支持者們相信：“我們將所有東西標(biāo)記化，并訓(xùn)練巨型模型進(jìn)行離散預(yù)測，AI由此脫穎而出?！薄　±绽ソ忉尫Q：“他們沒有錯(cuò)。從這個(gè)意義上說，這
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突破智能3D光學(xué)檢測應(yīng)用關(guān)鍵

面對(duì)現(xiàn)今消費(fèi)電子產(chǎn)品極力朝向輕、薄趨勢發(fā)展，上中游印刷電路板（PCB）、面板、芯片等核心組件也須隨之整合，并采取一體化設(shè)計(jì)；在制程階段，則將要求質(zhì)量應(yīng)通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。如今不僅導(dǎo)入自動(dòng)化光學(xué)檢測（AOI）解決方案已是標(biāo)配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，強(qiáng)化影像辨識(shí)功能?；仡欉^去AI因?yàn)槭艿礁咚龠\(yùn)算技術(shù)限制，CPU無力執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學(xué)習(xí)（Deep learning）算
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STM32Cube.AI v7.2現(xiàn)可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

意法半導(dǎo)體近期發(fā)布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來了對(duì)深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持功能，從而可以在現(xiàn)有微控制器上運(yùn)行更準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX，這是一個(gè)幫助開發(fā)人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時(shí)，STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包，其中包含用于轉(zhuǎn)換訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序庫。開發(fā)人員可以參照我們的入門指南，從STM32CubeMX
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Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領(lǐng)驗(yàn)證效率革命

楷登電子（美國 Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence? Verisium? Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套應(yīng)用通過大數(shù)據(jù)和 JedAI Platform 來優(yōu)化驗(yàn)證負(fù)荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺(tái)基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并與 Cadence 驗(yàn)證引擎原生集成。隨著 SoC 復(fù)雜性不斷提高，
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英特爾ARM英偉達(dá)力推規(guī)范草案，想統(tǒng)一AI數(shù)據(jù)交換格式

9月15日消息，當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三芯片公司9月15日消息，當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三芯片公司英特爾、ARM和英偉達(dá)共同發(fā)布了一項(xiàng)所謂人工智能通用交換格式的規(guī)范草案，目的是使機(jī)器處理人工智能的過程速度更快、更高效。英特爾、ARM和英偉達(dá)在草案中推薦人工智能系統(tǒng)使用8位的FP8浮點(diǎn)處理格式。他們表示，F(xiàn)P8浮點(diǎn)處理格式有可能優(yōu)化硬件內(nèi)存使用率，從而加速人工智能的發(fā)展。這種格式同時(shí)適用于人工智能訓(xùn)練和推理，有助于開發(fā)速度更快、更高效的人工智能系統(tǒng)。在開發(fā)人工智能系統(tǒng)時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的關(guān)鍵問題不僅是收集大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練系統(tǒng)。此外還需
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更簡單、更聰明的X-CUBE-AI v7.1.0 輕松布署AI模型

X-CUBE-AI是意法半導(dǎo)體（簡稱ST）STM32生態(tài)系統(tǒng)中的AI擴(kuò)充套件，可自動(dòng)轉(zhuǎn)換預(yù)先訓(xùn)練好的AI模型，并在用戶的項(xiàng)目中產(chǎn)生STM32優(yōu)化函式庫。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三項(xiàng)更新：? 支持入門級(jí)STM32 MCU；? 支持最新AI架構(gòu)；? 改善使用者體驗(yàn)和效能調(diào)校。ST持續(xù)提升STM32 AI生態(tài)系統(tǒng)的效能，且提供更多簡單、易用的接口，并強(qiáng)化更多類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的運(yùn)算，而且最重要的一點(diǎn)是：免費(fèi)。在介紹X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新之前，先了解一下X-CUBE-AI的主
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突破計(jì)算機(jī)視覺極限，芯原AI-ISP技術(shù)帶來創(chuàng)新的圖像增強(qiáng)體驗(yàn)

2022年9月6日，中國上海 - 領(lǐng)先的芯片設(shè)計(jì)平臺(tái)即服務(wù)（Silicon Platform as a Service，SiPaaS?）企業(yè)芯原股份（芯原，股票代碼：688521.SH）今日宣布推出創(chuàng)新的人工智能圖像增強(qiáng)AI-ISP技術(shù)，可為智能手機(jī)、汽車電子、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用提供超越傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的先進(jìn)的圖像增強(qiáng)效果。芯原的AI-ISP技術(shù)創(chuàng)新地將公司業(yè)已獲得市場廣泛應(yīng)用的可擴(kuò)展、可編程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理（NPU）技術(shù)，以及已通過ISO 26262和IEC 61508功能安全標(biāo)準(zhǔn)雙認(rèn)證的圖像
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FPGA如何在PC中實(shí)現(xiàn)AI和ML

每年P(guān)C廠商都會(huì)推出一系列新的筆記本電腦，它們通常都配備了最新的技術(shù)和功能，旨在提供出色的用戶體驗(yàn)。從以往的經(jīng)驗(yàn)來看，這些創(chuàng)新主要集中在外觀尺寸，屏幕增強(qiáng)和用戶界面等方面。而AI（人工智能）和ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）的日益普及開辟了一個(gè)充滿可能性的新世界，PC廠商和生態(tài)系統(tǒng)巨頭都在尋求將這些先進(jìn)的新功能添加到其產(chǎn)品功能集中。在本篇博文中，萊迪思將討論P(yáng)C中AI/ML功能的增長趨勢，為什么FPGA非常適合實(shí)現(xiàn)這些新的體驗(yàn)，并舉例說明采用萊迪思技術(shù)的PC解決方案。使用AI/ML功能優(yōu)化PC用戶體驗(yàn)對(duì)于世界各地的許多人
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愛芯元智亮相2022世界人工智能大會(huì)，核心技術(shù)AI-ISP“愛芯智眸?”正式發(fā)布

中國上海 2022年9月1日——人工智能視覺感知芯片研發(fā)及基礎(chǔ)算力平臺(tái)公司愛芯元智宣布，受邀出席為期3天的2022世界人工智能大會(huì)（WAIC）。大會(huì)以“智聯(lián)世界元生無界”為主題，集中展示全球人工智能發(fā)展成果，把握人工智能與元宇宙相融互促的發(fā)展趨勢，描繪AI時(shí)代的美好圖景。作為受邀參展公司之一，愛芯元智攜全系列端側(cè)邊緣側(cè)AI芯片產(chǎn)品及智能消費(fèi)、智慧城市、智慧交通等多領(lǐng)域應(yīng)用解決方案亮相，展現(xiàn)“芯向未來視界無界”的AI“芯”生態(tài)，并正式公布了自研核心技術(shù)AI-ISP“愛芯智眸?”。
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英特爾助力愛莫科技打造虛擬店長解決方案，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營策略的 “千店千面”

近年來，隨著人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化技術(shù)的快速發(fā)展，連鎖門店能夠越來越多地從數(shù)據(jù)中獲得重要洞察，進(jìn)而持續(xù)提升服務(wù)效率，降低業(yè)務(wù)支出，改善消費(fèi)者服務(wù)體驗(yàn)。在此背景下，基于英特爾?邊緣計(jì)算產(chǎn)品，深圳愛莫科技有限公司（以下簡稱：愛莫科技）推出了面向線下連鎖品牌的虛擬店長OaaS（Operation as a Service）解決方案。這一方案不僅能夠?qū)B鎖門店收集的全維度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)AI分析，助力門店實(shí)時(shí)洞察消費(fèi)者需求、自動(dòng)化管理門店氛圍和經(jīng)營情況，還可以作為 “虛擬店長”，自動(dòng)生成可即時(shí)執(zhí)行的
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“油氣+AI”——人工智能在油氣領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀分析

“十四五”時(shí)期是加快構(gòu)建現(xiàn)代能源體系的關(guān)鍵五年。在全球科技朝著數(shù)字化和智能化方向發(fā)展的背景下，油氣行業(yè)作為傳統(tǒng)能源行業(yè)的重要組成部分，在新時(shí)期面臨新的壓力與機(jī)遇。目前，國內(nèi)油氣勘探開發(fā)的對(duì)象正在從“常規(guī)油氣田”向“非常規(guī)油氣田”、“淺層淺水油氣田”向“深層深水油氣田”進(jìn)行轉(zhuǎn)變，加之老油田普遍進(jìn)入特高含水后期，勘探開發(fā)的技術(shù)難度越來越大、成本越來越高。為了保障國家的能源安全，降低油氣對(duì)外依存度，完成降本增效的目標(biāo)，石油勘探力度仍需進(jìn)一步加大。在此情況下，人工智能技術(shù)的應(yīng)用已成為油氣數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵一步，不僅
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