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NanoEdge AI 解決方案協(xié)助嵌入式系統(tǒng)開發(fā)應(yīng)用

意法半導(dǎo)體(ST)推出NanoEdge AI Studio V3自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)工具，提供兩個(gè)額外的機(jī)器學(xué)習(xí)算法系列、簡化的數(shù)據(jù)記錄及翻新的用戶接口。因此，該工具涵蓋了更多使用案例，可幫助嵌入式開發(fā)人員更好理解及使用。圖一 : NanoEdge AI Studio V3自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)工具什么是NanoEdge AI Studio？建立機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的挑戰(zhàn)長久以來，期望采用機(jī)器學(xué)習(xí)的公司，為了收集長達(dá)數(shù)個(gè)月的大量數(shù)據(jù)，必須聘用一名或多名數(shù)據(jù)科學(xué)家來整理，并建立AI模型。然后，再藉由嵌入式開發(fā)人員將該
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智慧工廠HMI的三大趨勢高彈性、視覺性、可靠性

隨著元宇宙題材發(fā)酵，制造業(yè)智能工廠在AI、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、AR/VR等技術(shù)導(dǎo)入后，人機(jī)接口（HMI）智能化腳步也愈來愈快。其中，高彈性、視覺性、可靠性，將是其發(fā)展的三大趨勢。麥肯錫（McKinsey）發(fā)布最新報(bào)告指出，全球企業(yè)與消費(fèi)者2022年投入元宇宙有關(guān)的投資金額已超過1200億美元，預(yù)估2030年年度支出總額可能高達(dá)5兆美元；彭博情報(bào)（Bloomberg Intelligence）預(yù)估，2024年元宇宙市場規(guī)模將達(dá)8000億美元，跨產(chǎn)業(yè)鏈商機(jī)涵蓋資通訊、半導(dǎo)體、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、金融業(yè)、教育業(yè)等領(lǐng)域
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英特爾發(fā)布開源AI參考套件

英特爾正式推出了首套開源AI參考套件，旨在讓企業(yè)能夠在本地、云端和邊緣環(huán)境中都更易于部署AI。這些在英特爾On產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新峰會（Intel Vision）上率先公布的參考套件包括AI模型代碼、端到端機(jī)器學(xué)習(xí)管道說明、庫和用于跨架構(gòu)運(yùn)行的英特爾oneAPI組件，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)者能夠?qū)W習(xí)如何更快速、更簡單地在醫(yī)療、制造、零售和其他行業(yè)部署準(zhǔn)確性更高、性能更優(yōu)和總落地成本更低的AI。英特爾副總裁兼人工智能和分析部門總經(jīng)理李煒博士表示：“在開放和眾創(chuàng)的環(huán)境中，創(chuàng)新才能蓬勃發(fā)展。不管是包括各種已優(yōu)化的流
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于Zen4架構(gòu)的AMD超級APU 峰值算力達(dá)到200億億次

AMD日前宣布，將于明年推出下一代加速計(jì)算卡“Instinct MI300”。除了工藝升級5nm，架構(gòu)升級CDNA3，還會首次融入CPU核心，基于最新的Zen4架構(gòu)，還有Infinity Fabric高速總線、nfinity Cache無限緩存、HBM高帶寬內(nèi)存等，通過3D小芯片立體封裝合為一體。 AMD宣稱，MI300 AI訓(xùn)練性能提升預(yù)計(jì)可以超過8倍，AI能效則提升超過5倍。近日，在美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室舉辦的第79屆高性能計(jì)算用戶論壇上，
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助力人工智能邁向新階段 YLearn因果學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目重磅發(fā)布

2022年7月12日，九章云極DataCanvas公司重磅發(fā)布又一突破性開源技術(shù)成果——YLearn因果學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目，并成功舉辦線上發(fā)布會。發(fā)布會以“從預(yù)測到?jīng)Q策，可理解的AI”為主題，特邀因果學(xué)習(xí)&人工智能領(lǐng)域?qū)＜遥壕耪略茦ODataCanvas聯(lián)合創(chuàng)始人暨CTO尚明棟，CSDN創(chuàng)始人&董事長、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人蔣濤，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系長聘副教授、博士生導(dǎo)師崔鵬以及YLearn研發(fā)團(tuán)隊(duì)，共同探討當(dāng)前因果學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的最新研究成果，共同推動(dòng)因果科學(xué)的快速發(fā)展。YLearn——打開“自
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從測量入手，判斷 AI 算法的潛力

人工智能（AI）算法包含三個(gè)基本核心要素：1) 具備測量能力；2) 知道其中有多少測量需要進(jìn)一步處理；3) 并行處理多路輸入的能力。是德科技全球企業(yè)和產(chǎn)品營銷副總裁 Jeff Harris系統(tǒng)的潛力是指它的可測性以及可達(dá)到的測量深度，而潛力的發(fā)揮則指的是決定系統(tǒng)必須將哪些方面的測量結(jié)果發(fā)送給處理器進(jìn)一步處理。最后，傳感器融合指的是了解如何以正確的比例將不同傳感器的測量結(jié)果合并在一起，算法的智商有多高，推理的潛力有多大，這是我們探索的關(guān)鍵。通過反饋環(huán)路增強(qiáng)傳感器融合，算法將能夠校驗(yàn)和糾正自身的邏輯
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打破內(nèi)存墻、功耗墻，國產(chǎn)芯片AI-NPU的現(xiàn)在和未來

隨著5G的落地，物聯(lián)網(wǎng)的成本效益顯現(xiàn)，工業(yè)數(shù)字化、城市智慧化等演進(jìn)趨勢日益明顯，越來越多的企業(yè)和城市開始在物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中加入數(shù)字孿生這種顛覆性的概念，來提高生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率、降低成本，加速新型智慧城市的建設(shè)。值得一提的是，數(shù)字孿生技術(shù)已被寫進(jìn)國家“十四五”規(guī)劃，為數(shù)字孿生城市建設(shè)提供國家戰(zhàn)略指引。關(guān)于數(shù)字孿生，我們可以舉個(gè)例子，前幾年亞馬遜和京東推過的無人零售概念型實(shí)體店，將線下零售店變成了線上淘寶店，人們?nèi)サ昀镔徫锴爸恍璐蜷_APP，在設(shè)置中完成刷臉登錄，臉部認(rèn)證成功后，在刷臉開門時(shí)
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全面普及，穩(wěn)定增長：《中國RPA+AI軟件市場份額，2021》研究發(fā)布

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型如火如荼推進(jìn)的背景之下，RPA+AI能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)工作流程和業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化、智能化，為企業(yè)的效率提升、成本降低、運(yùn)營升級提供了堅(jiān)強(qiáng)的技術(shù)后盾。IDC預(yù)測，“RPA+AI全面普及”、“端到端RPA實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)”成為自動(dòng)化市場的重要發(fā)展趨勢。近日，IDC發(fā)布《中國RPA+AI軟件市場份額，2021》報(bào)告，主要論述了RPA+AI軟件的市場份額，數(shù)據(jù)顯示， 2021年中國RPA+AI軟件的市場規(guī)模為 2.6 億美元，比上一年增長 52.1%。IDC預(yù)計(jì)，未來幾年中國RPA+AI軟件市場都將保持較高增速
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意法半導(dǎo)體NanoEdge AI Studio更新，支持智能傳感器上的設(shè)備端學(xué)習(xí)和診斷

意法半導(dǎo)體擴(kuò)大 NanoEdge AI Studio機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)軟件的支持設(shè)備范圍，新增包含意法半導(dǎo)體嵌入式智能傳感器處理單元 (ISPU) 的智能傳感器。新版擴(kuò)展了這一獨(dú)步市場的機(jī)器學(xué)習(xí)工具的功能性，讓AI人工智能模型能夠直接在設(shè)備上學(xué)習(xí)，在智能傳感器上發(fā)現(xiàn)異常事件。現(xiàn)在，設(shè)計(jì)人員可以用NanoEdge AI Studio把推理任務(wù)分配給系統(tǒng)微控制器(MCU)和內(nèi)置ISPU的傳感器等多個(gè)設(shè)備，從而顯著降低應(yīng)用功耗。在執(zhí)行事件檢測任務(wù)時(shí)，內(nèi)置ISPU 的常開傳感器的功耗非常低，僅在傳感器檢測到異常時(shí)才會喚
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Graphcore 與百度飛槳聯(lián)手閃耀MLPerf，AI性能再創(chuàng)佳績

Graphcore?（擬未）正式發(fā)布其參與MLPerf測試的最新結(jié)果。本次提交中，Graphcore使用新發(fā)布的Bow系統(tǒng)分別在圖像分類模型ResNet-50和自然語言處理模型BERT上實(shí)現(xiàn)了和上次提交相比高達(dá)31%和37%的性能提升。此外，Graphcore還新增了語音轉(zhuǎn)錄模型RNN-T的提交。?本次MLPerf提交中，首次有第三方使用了Graphcore的系統(tǒng)。百度飛槳使用Graphcore系統(tǒng)進(jìn)行了BERT的提交，并展現(xiàn)出和Graphcore的BERT提交幾乎一致的性能，證明了Graphc
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北京電信發(fā)布基于昇騰自主創(chuàng)新的“AI智算中心”，開創(chuàng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)新時(shí)代

6月28日，正值中國電信北京分公司成立二十周年之際，北京電信聯(lián)合華為召開5G“京品網(wǎng)”暨AI智算中心聯(lián)合創(chuàng)新發(fā)布會。公布了北京電信將建設(shè)基于昇騰的全棧訓(xùn)推一體AI智算中心，具備了對外提供算力平臺服務(wù)和AI智能行業(yè)解決方案的能力，將在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的浪潮中助力行業(yè)智能化，推動(dòng)數(shù)字生活的蓬勃發(fā)展。北京電信科技創(chuàng)新部副總經(jīng)理沈鴻在發(fā)布會上表示：北京電信積極響應(yīng)國家“加快數(shù)字化發(fā)展建設(shè)數(shù)字中國”的數(shù)字化戰(zhàn)略和集團(tuán)“AI+計(jì)劃”，布局AI算力中心，將建設(shè)從芯片、框架到算法的全棧自主創(chuàng)新的訓(xùn)推一體融合賦能平臺，并且通過深入
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ARM X3超大核單核性能比12代酷睿i7高34%

芯研所6月30日消息，日前，ARM推出Cortex-X3、A715 和 A510 Refresh等新一代ARMv9處理器，其中X3主打性能方向的，這一代的架構(gòu)改進(jìn)不少，解碼器每周期指令從5個(gè)提升到6個(gè)，亂序執(zhí)行窗口從288提升到320個(gè)，整數(shù)ALU單元從4個(gè)提升到6個(gè)等等。其他方面，Cortex-X3的L2緩存容量也從512KB提升到1MB。ARM還公布了一個(gè)對比測試，X3與上代安卓旗艦相比性能提升25%，與筆記本電腦性能相比提升34%。問題就在這個(gè)34%提升上，原本以為ARM對比的是某款低端筆記本，實(shí)際
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大模型將成為AI開發(fā)新范式

人工智能的落地已經(jīng)發(fā)展到一定階段，向前一步的瓶頸在于某一廠商往往不具備足夠的可用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)資源，且缺乏充足的算力，很難將偏通用的AI模型落地到企業(yè)場景中。行業(yè)參與者面對這些挑戰(zhàn)推出多項(xiàng)舉措，包括自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、提供云端算力等，其中大模型是現(xiàn)階段解決這些挑戰(zhàn)的重要途徑之一。什么是大模型？在大模型的早期階段，廠商宣傳中常提到千億級、萬億級參數(shù)為特大模型、超大模型。而在產(chǎn)業(yè)實(shí)際落地階段，不再追求模型參數(shù)的數(shù)量。IDC認(rèn)為，大模型是對原有算法模型的技術(shù)升級，基于海量數(shù)據(jù)開發(fā)預(yù)訓(xùn)練模型，到最終用戶環(huán)
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從計(jì)算攝影看移動(dòng)處理器AI芯片的應(yīng)用

從計(jì)算攝影看移動(dòng)處理器AI芯片的應(yīng)用在攝影圈，一直流行著一句話“底大一級壓死人”說得就是感光元件（CCD、CMOS甚至是底片）的大小，基本上決定了相機(jī)成像質(zhì)量的高低。傳感器越大，接受光的能力越強(qiáng)，在攝影這個(gè)用光的藝術(shù)中，光便是一切的基礎(chǔ)。同樣像素，如果傳感器越大，那么單個(gè)像素的面積也就越大。能夠接收的光線也就越多。光就是這個(gè)世界給你的信號，接受越多，信號越強(qiáng)，基于信號的畫質(zhì)當(dāng)然就越強(qiáng)。但是，在2022年的今天這句話似乎不在那么正確了。不知道你有多久沒有看到卡片相機(jī)了？如今的卡片機(jī)市場除了SON
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中國 FPGA 賽道加劇內(nèi)卷，16/28nm 競爭打響：國產(chǎn)芯片高端化仍需 3-5 年

今年 2 月 14 日，一場 498 億美元的大并購，讓一路低調(diào)蟄伏數(shù)年的 AMD 搖身一變，成為全球 FPGA 領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。而其收購的對象賽靈思，也因此“嫁入豪門”，成為 AMD 異構(gòu)計(jì)算集群“大戰(zhàn)略”中的核心角色。興許是受到這場世紀(jì)大并購的刺激，遠(yuǎn)在大洋彼岸另一端的中國 FPGA 賽道，自年初以來也一路高歌猛進(jìn)，融資不斷。5 月 18 日，廣東高云半導(dǎo)體宣布完成總規(guī)模 8.8 億元的重磅 B + 輪融資；5 月底，中科億海也完成了總規(guī)模 3 億元的 B 輪融資；時(shí)間進(jìn)入 6 月，專注通用 FPGA
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