ai risc-v 文章進(jìn)入ai risc-v技術(shù)社區(qū)

阿里開(kāi)源玄鐵RISC-V系列處理器，推動(dòng)RISC-V架構(gòu)走向成熟

10月19日，2021云棲大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，阿里云智能總裁張建鋒宣布，平頭哥開(kāi)源玄鐵RISC-V系列處理器，并開(kāi)放系列工具及系統(tǒng)軟件。
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AI視覺(jué)市場(chǎng)潛力大，愛(ài)芯元智用自研IP打造芯片平臺(tái)

近年來(lái)，本土涌現(xiàn)了一批AI芯片的初創(chuàng)企業(yè)。其中有這樣一家公司，成立只有2年多，已經(jīng)完成三輪融資，發(fā)布兩顆自研芯片。這家公司就是愛(ài)芯元智。該公司有何獨(dú)特能力？AI視覺(jué)市場(chǎng)的前景如何？近日，該公司宣布進(jìn)行一輪品牌升級(jí)。值此機(jī)會(huì)，電子產(chǎn)品世界等媒體采訪了公司創(chuàng)始人兼CEO仇肖莘女士以及研發(fā)副總裁劉建偉先生。圖愛(ài)芯元智創(chuàng)始人兼CEO 仇肖莘1? ?更名為“愛(ài)芯元智”2021年9月，愛(ài)芯科技正式更名為愛(ài)芯元智半導(dǎo)體（上海）有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)為“愛(ài)芯元智”），并宣布完成品牌升級(jí)。品牌升級(jí)后，愛(ài)芯元
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AI落地進(jìn)入深水期，英特爾為邊緣AI提供廣泛產(chǎn)品和統(tǒng)一工具包

1? ?英特爾在打造廣泛的邊緣AI產(chǎn)品當(dāng)下，隨著AI 落地進(jìn)入深水期，在嵌入式AI 成為炙手可熱的賽道同時(shí)，越來(lái)越多AI 需要從云端擴(kuò)展到設(shè)備端和邊緣端。英特爾不僅重視嵌入式AI，同時(shí)也在打造更廣泛的邊緣AI 產(chǎn)品。從擅長(zhǎng)對(duì)大量非結(jié)構(gòu)化語(yǔ)音和文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和推理的英特爾? 至強(qiáng)? 可擴(kuò)展處理器，到為實(shí)時(shí)推理提供出色吞吐量和低延遲的英特爾?FPGA 以及支持深度學(xué)習(xí)加速并適合廣泛AI 應(yīng)用的酷睿處理器，再到為攝像頭提供超低功耗推理的英特爾?Movidius? 視覺(jué)處理單元（VPU）等，
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嵌入式AI可用于廣泛的終端市場(chǎng)，ST助力工程師克服三道難關(guān)

1? ?AI技術(shù)可用于廣泛的終端市場(chǎng)在ST（意法半導(dǎo)體）產(chǎn)品覆蓋的所有終端市場(chǎng)中（諸如工業(yè)、個(gè)人電子產(chǎn)品、家用電器、醫(yī)療保健、汽車(chē)等等），人工智能（AI）技術(shù)在其中的應(yīng)用率一直在增長(zhǎng)。ST 已發(fā)布了一些基于32 位微控制器、MPU 和MEMS 傳感器的AI 解決方案，這些方案被大量地采用，市場(chǎng)熱度高昂。我們的解決方案可以在所有這些市場(chǎng)應(yīng)用用例和許多其他用例中為客戶提供支持。為了減少帶寬、電源需求和延遲，近年來(lái)的趨勢(shì)是從以云為中心的AI 解決方案轉(zhuǎn)向所謂的邊緣AI，在邊緣AI 中，機(jī)器學(xué)
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工業(yè)控制、智慧城市、智能家居領(lǐng)域的AI應(yīng)用及開(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)

1? ?關(guān)注工業(yè)控制、智慧城市、智能家居在工業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，恩智浦關(guān)注的嵌入式人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用主要包括工業(yè)控制、智慧城市以及智能家居3個(gè)方面?！? ?工業(yè)控制。恩智浦通過(guò)提供能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)觀察、學(xué)習(xí)和調(diào)整的設(shè)備來(lái)為企業(yè)用戶提供更好的預(yù)測(cè)和控制功能，通過(guò)提高設(shè)備的智能化程度來(lái)提高終端產(chǎn)品性能。在工業(yè)控制中的人機(jī)接口（HMI）應(yīng)用領(lǐng)域，主要產(chǎn)品類(lèi)型包括用戶友好型消費(fèi)產(chǎn)品屏幕、安全可靠的汽車(chē)驅(qū)動(dòng)程序接口、工業(yè)面板、繳費(fèi)機(jī)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)終端等。在這些應(yīng)用中，恩智浦
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使用英飛凌 ModusToolbox? 機(jī)器學(xué)習(xí)為IoT設(shè)備解鎖AI

1? ?英飛凌在邊緣（Edge）設(shè)備上釋放機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的能力市場(chǎng)對(duì)舒適性、便利性和簡(jiǎn)單性的需求不斷增加，對(duì)娛樂(lè)、安全和能源效率領(lǐng)域更多功能的需求也在日益增長(zhǎng)，這將大大增加對(duì)智能家居的興趣和承諾。邊緣人工智能（AI）將成為這些產(chǎn)品的關(guān)鍵推動(dòng)因素。今天的物聯(lián)網(wǎng)硬件/軟件開(kāi)發(fā)人員面臨著在構(gòu)建這些未來(lái)設(shè)備時(shí)的一系列復(fù)雜設(shè)計(jì)。從復(fù)雜的集成無(wú)線連接，到優(yōu)化電池供電設(shè)計(jì)中的系統(tǒng)功率，再到集成傳感器融合，讓物聯(lián)網(wǎng)工作對(duì)任何團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)都是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。作為連接現(xiàn)實(shí)世界和數(shù)字世界的領(lǐng)導(dǎo)者，英飛凌非常了解
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AI與機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展迅速，F(xiàn)PGA可提供高能效和靈活性

1? ?為什么AI/ML發(fā)展如此迅速？多年來(lái)，人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）市場(chǎng)一直以指數(shù)級(jí)的速度快速增長(zhǎng)，其解決方案遍布我們周?chē)瑥臋C(jī)器人和其他機(jī)械系統(tǒng)的預(yù)測(cè)故障算法、電子商務(wù)中的購(gòu)買(mǎi)行為建議、自動(dòng)駕駛車(chē)輛的目標(biāo)檢測(cè)、電子交易中的風(fēng)險(xiǎn)緩解到DNA測(cè)序等等，我們身邊有各種各樣的解決方案，示例不勝枚舉。那么，為什么AI/ML發(fā)展如此迅速呢？據(jù)IDC、Gartner和其他市調(diào)機(jī)構(gòu)的分析，全球大約80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。電子郵件、照片、語(yǔ)音郵件、視頻和許多其他數(shù)據(jù)源每天都在堆積。無(wú)論
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賽靈思AI產(chǎn)品方向及市場(chǎng)應(yīng)用

1? ?嵌入式開(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)及賽靈思的解決方案在嵌入式AI 產(chǎn)品落地的過(guò)程中，開(kāi)發(fā)者遇到最多的問(wèn)題或者說(shuō)挑戰(zhàn)主要有三個(gè)：①該方案是否靈活可擴(kuò)展，能夠適配不同規(guī)模的產(chǎn)品？②是否有簡(jiǎn)單易用的AI?開(kāi)發(fā)工具以降低FPGA?開(kāi)發(fā)門(mén)檻？③如何突破瓶頸，在算力有限的邊緣端實(shí)現(xiàn)最大性能？?賽靈思在2020?年初正式推出了VitisTM?AI?解決方案，它是一套面向賽靈思自適應(yīng)??Zynq??SoC，Zynq?&nbs
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中國(guó)AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢解決方案市場(chǎng)分析

“十四五”規(guī)劃綱要將新一代人工智能（AI）作為議題重點(diǎn)提及，彰顯了人工智能在中國(guó)帶動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要戰(zhàn)略地位。中國(guó)是世界上最大的制造大國(guó)，制造業(yè)與人工智能的結(jié)合是中國(guó)從制造大國(guó)走向制造強(qiáng)國(guó)的重要一步，是中國(guó)直面國(guó)內(nèi)國(guó)際挑戰(zhàn)的重要超車(chē)機(jī)遇。同時(shí)，近幾年中國(guó)圍繞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，大力推進(jìn)工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，在政府和產(chǎn)業(yè)界的共同推動(dòng)下，市場(chǎng)高速發(fā)展，企業(yè)應(yīng)用不斷加速。1? ?工業(yè)智能是工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新引擎在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新基建、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等政策發(fā)布的背景下，以工業(yè)為代表的傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)
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瑞薩AI視覺(jué)識(shí)別方案應(yīng)用筆記3

我們基于瑞薩RZ/A2M和它獨(dú)有的DRP技術(shù)，構(gòu)建了多款解決方案，包括工業(yè)自動(dòng)化中的目標(biāo)物體檢測(cè)與追蹤、二維碼編碼類(lèi)型的快速檢測(cè)等。這次，我們就來(lái)拆解如何使用RZ/A2M的DRP與嵌入式AI結(jié)合實(shí)現(xiàn)口罩人臉檢測(cè)。在示例中我們通過(guò)MIPI接口連接Sony IMX219 CMOS傳感器，輸入一個(gè)1280x720分辨率的圖像，通過(guò)RZ/A2M的DRP對(duì)輸入圖像做Simple ISP處理，圖像縮放處理，然后運(yùn)行一個(gè)輕量級(jí)且高效的口罩，人臉檢測(cè)模型。它能夠?qū)崿F(xiàn)在人臉檢測(cè)模式下30FPS的檢測(cè)速度，在區(qū)分是否戴口罩的
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瑞薩AI視覺(jué)識(shí)別方案應(yīng)用筆記2

話不多說(shuō)，我們開(kāi)始拆解如何使用RZ/A2M的DRP實(shí)現(xiàn)在8ms時(shí)間內(nèi)檢測(cè)5中不同編碼格式的二維碼。二維碼又稱(chēng)二維條碼，常見(jiàn)的二維碼為QR Code，QR全稱(chēng)Quick Response，是一個(gè)近幾年來(lái)移動(dòng)設(shè)備上非常流行的一種編碼方式，它比傳統(tǒng)的Bar Code條形碼能存更多的信息，也能表示更多的數(shù)據(jù)類(lèi)型。除了這種常見(jiàn)的QR Code之外，還有一些其它編碼格式的二維碼，例如Micro QR Code, DataMatrix, AZTec和漢信碼等等，因此要求掃碼槍能夠識(shí)別多種不同編碼的二維碼。常規(guī)的操作是
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RISC-V抗量子加密芯片有望提供面向未來(lái)的安全性

為了抵御未來(lái)使用量子計(jì)算機(jī)可完成的強(qiáng)大攻擊，許多研究人員都在潛心開(kāi)發(fā)新型加密技術(shù)。通常情況下，這些應(yīng)對(duì)措施需要耗費(fèi)巨大的處理能力。不過(guò)德國(guó)的科學(xué)家們，已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了一種能夠非常高效地實(shí)施此類(lèi)技術(shù)的微芯片，有助于推動(dòng)“后量子密碼學(xué)”時(shí)代走向現(xiàn)實(shí)。據(jù)悉，現(xiàn)代密碼學(xué)的大部分內(nèi)容，都依賴于經(jīng)典計(jì)算機(jī)在處理大量數(shù)字等數(shù)學(xué)問(wèn)題時(shí)所面臨的極端困難。但理論上，量子計(jì)算機(jī)可以快速找到經(jīng)典計(jì)算機(jī)可能需要數(shù)億年才能解決的問(wèn)題的答案。為保持加密算法相對(duì)于量子計(jì)算機(jī)性能的領(lǐng)先性，世界各地的研究人員們正在設(shè)計(jì)讓傳統(tǒng)和量子計(jì)算機(jī)都難以破
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給內(nèi)存加上AI？三星是這樣做的

Warning: file_get_contents(https://mma.prnasia.com/media2/1599691/image_1.jpg?p=medium600" title="三星半導(dǎo)體 HBM-PIM): failed to open stream: HTTP request failed! HTTP/1.1 400 Bad Request in /var/www/html/www.edw.com.cn/www/rootapp/controllerssitem
關(guān)鍵字：內(nèi)存 AI 三星

三星未來(lái)三年將向半導(dǎo)體、AI等戰(zhàn)略業(yè)務(wù)投資240萬(wàn)億韓元

　　8月24日消息，據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，周二，三星表示，未來(lái)三年，它將向半導(dǎo)體、生物制藥、電信、人工智能（AI）、機(jī)器人等戰(zhàn)略業(yè)務(wù)投資240萬(wàn)億韓元（約合2060億美元）。　　三星表示，這筆投資將有助于增強(qiáng)該集團(tuán)在芯片制造等關(guān)鍵行業(yè)的全球地位，同時(shí)使其能夠在機(jī)器人和下一代電信等新領(lǐng)域?qū)で笤鲩L(zhǎng)機(jī)會(huì)?！　?jù)外媒報(bào)道，三星這240萬(wàn)億韓元的投資將直接創(chuàng)造4萬(wàn)個(gè)就業(yè)崗位，其中180萬(wàn)億韓元將用于投資韓國(guó)?！　∽?020年下半年以來(lái)，芯片短缺問(wèn)題就成為半導(dǎo)體行業(yè)的主旋律。目前，該問(wèn)題已對(duì)全球汽車(chē)制造商造成沖擊，其根源是
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意法半導(dǎo)體STM32Cube.AI生態(tài)系統(tǒng)加強(qiáng)對(duì)高效機(jī)器學(xué)習(xí)的支持

意法半導(dǎo)體STM32Cube.AI開(kāi)發(fā)環(huán)境為用戶提供各種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，為他們盡可能高效地解決分類(lèi)、聚類(lèi)和新穎性檢測(cè)三種算法挑戰(zhàn)提供更多靈活性。除了能夠在STM32*微控制器(MCU)上開(kāi)發(fā)用于邊緣推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)外，最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)還支持新的監(jiān)督和半監(jiān)督方法，這些方法可以處理更小的數(shù)據(jù)集和更少的CPU周期。其中包括孤立森林異常檢測(cè)(iForest)和單類(lèi)支持向量機(jī)(OC-SVM)新穎性檢測(cè)，以及K-means和SVM分類(lèi)器算法，現(xiàn)在，用戶無(wú)需人工寫(xiě)代碼就能實(shí)現(xiàn)這些算法。除神經(jīng)網(wǎng)
關(guān)鍵字： STM32Cube.AI STM32