網(wǎng)絡(luò)邊緣

• 情境感知AI：利用FPGA技術(shù)增強(qiáng)邊緣智能

  網(wǎng)絡(luò)邊緣人工智能——即在邊緣設(shè)備端部署AI模型進(jìn)行本地化算法處理，而非依賴云端等集中式計(jì)算平臺——已成為人工智能領(lǐng)域發(fā)展最快的方向之一，受到業(yè)界高度關(guān)注。據(jù)測算，2024年網(wǎng)絡(luò)邊緣AI市場規(guī)模約為210億美元，預(yù)計(jì)到2034年將突破1430億美元。這一增長態(tài)勢表明各行業(yè)將持續(xù)加大基于AI的邊緣系統(tǒng)研發(fā)投入。 網(wǎng)絡(luò)邊緣AI的應(yīng)用前景廣闊且充滿創(chuàng)新機(jī)遇，涵蓋自動駕駛汽車、智能家居設(shè)備、工業(yè)自動化機(jī)械等

  與非網(wǎng)編輯

  422

  05/08 17:54

  FPGA 萊迪思

  
• AI算力狂潮下，通用CPU如何成為“多面手”？

  AI大模型正在重新定義CPU，它除了具備更高的可靠性、穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性，還要具備更強(qiáng)的AI計(jì)算能力，以滿足AI大模型對計(jì)算資源的需求。同時(shí)，能效比越來越重要，這樣才能保證大模型訓(xùn)練和推理過程中，能源和成本的合理支出。在這些趨勢下，CPU逐漸從傳統(tǒng)的通用計(jì)算能力，轉(zhuǎn)變?yōu)楦螦I大模型需求的“多面手”。

  張慧娟

  1705

  03/03 21:28

  與非觀察 CPU

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