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自動駕駛車輛數(shù)據(jù)的中央集中式處理

  • 科技進(jìn)步推動產(chǎn)品創(chuàng)新，給各行各業(yè)的設(shè)計師們帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，這一點在汽車行業(yè)尤為明顯。汽車廠商正努力將已實現(xiàn) ADAS 功能的 L2 自動駕駛技術(shù)升級到 L3 和 L4，并最終能在自動駕駛領(lǐng)域，將基于 AI 的系統(tǒng)發(fā)展到 SAE 6 級水平。L3 級乘用車已在全球多個地區(qū)上路行駛，L4 級自動駕駛出租車目前也在舊金山等城市街道上進(jìn)行廣泛試驗（在有些地區(qū)已投入商業(yè)使用）。但是，在這些車輛大規(guī)模投入市場之前，仍存在許多商業(yè)、物流和監(jiān)管方面的挑戰(zhàn)。汽車廠商面臨的挑戰(zhàn)之一是要彌合兩種情況之間的差距：一邊是于少
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堅如磐石，安’芯’守護(hù)

  • 隨著芯片與互聯(lián)云技術(shù)在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用，信息安全變得越來越重要。現(xiàn)在人們的日常生活的方方面面都和芯片與互聯(lián)云技術(shù)緊密相關(guān)，技術(shù)的高速發(fā)展給人們帶來便利生活的同時，也引入了一系列嚴(yán)峻的信息安全問題，比如個人隱私數(shù)據(jù)如何防止泄露，支付賬號如何得到保護(hù)，電子設(shè)備中的資產(chǎn)和數(shù)據(jù)如何防止被竊取，駕駛的汽車怎樣抵御各類黑客攻擊等等。從產(chǎn)品制造商和算法發(fā)行商角度看，還需要思考如何保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)，怎樣防止破解，如何防止盜版等等。作為領(lǐng)先的視覺AI芯片提供商，安霸半導(dǎo)體除了提供一貫的高品質(zhì)的圖像處理，高效的視頻壓縮以及強(qiáng)大
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大算力時代, 如何打破內(nèi)存墻

  • 近年來，人工智能應(yīng)用正經(jīng)歷一輪快速的發(fā)展與普及，而以ChatGPT等先進(jìn)的大模型技術(shù)在此過程中起到了關(guān)鍵作用。這些模型對計算能力的需求不斷攀升，催生了AI芯片設(shè)計的不斷革新，進(jìn)入了大算力時代。目前，主流AI芯片的架構(gòu)仍然沿用了傳統(tǒng)的馮·諾依曼模型，這一設(shè)計將計算單元與數(shù)據(jù)存儲分離。在這種架構(gòu)下，處理器需要從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)，執(zhí)行計算任務(wù)，然后將結(jié)果寫回內(nèi)存。盡管AI芯片的算力在不斷提升，但僅僅擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計算能力并不足夠。當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸速度無法跟上計算速度時，數(shù)據(jù)傳輸時間將遠(yuǎn)超過計算時間。以Transform
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