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配合使用效果最好，并提供培训部署神经网络模型所需的硬件。摄像头套件包含一个内置意法半导体MB1379 500万像素OV5640彩色摄像头模块的转接卡。转接卡兼容所有的配有ZIF接口的STM32 Discovery......
收购 Neuronix AI Labs，以进一步增强在现场可编程门阵列（FPGA）上部署高能效人工智能边缘解决方案的能力。Neuronix人工智能实验室提供神经网络稀疏性优化技术，可在......
收购 Neuronix AI Labs，以进一步增强在现场可编程门阵列（FPGA）上部署高能效人工智能边缘解决方案的能力。Neuronix人工智能实验室提供神经网络稀疏性优化技术，可在保持高精度的同时，降低......
一步增强在现场可编程门阵列（FPGA）上部署高能效人工智能边缘解决方案的能力。Neuronix AI Labs提供神经网络稀疏性优化技术，可在保持高精度的同时，降低图像分类、目标检测和语义分割等任务的功耗、尺寸......
过AliGraph软件部署到云端，根据测试，相比购买CPU服务，使用该原型系统的云上FPGA性价比提升约 2倍。 达摩院研究人员表示：“大规模图神经网络的应用越来越广阔，但业......
的一项值得关注的优势在于它允许通过少量硬件和处理功率在边缘作出复杂决定——低成本 ARM 或 FPGA 基础系统和全新推断工业相机，如 FLIR  可以做到。 使用Neuro技术将经过训练的神经网络部署到FLIR的上，并通......
保持高精度。 Microchip 的中档 PolarFire® FPGA 和 SoC 在低功耗、可靠性和安全功能方面已处于行业领先地位。收购这种神经网络稀疏优化技术将使 Microchip 能够开发经济高效的大规模边缘部署......
保持高精度。 Microchip 的中端 PolarFire FPGA 和 SoC 在低功耗、可靠性和安全功能方面已处于行业领先地位。获得这种神经网络稀疏优化技术将使 Microchip 能够开发具有高成本效益和高效率的大规模边缘部署......
和计数的示例，拥有完整的设计，包括用于莱迪思开发板的FPGA RTL、神经网络模型、示例训练数据集以及用于重新创建和更新设计的脚本。 目标分类参考设计 ● 手势检测 该参考设计使用IR图像传感器，实现......
了供开发人员评估、开发和部署基于FPGA的机器学习/人工智能解决方案所需的全部资源，包括模块化硬件平台、演示示例、参考设计、神经网络IP核、软件开发工具和定制化设计服务，旨在......
完整的设计，包括用于莱迪思开发板的FPGA RTL、神经网络模型、示例训练数据集以及用于重新创建和更新设计的脚本。 目标分类参考设计 ● 手势检测该参考设计使用IR图像传感器，实现了一个基于AI的低......
分了解ANN的潜在计算能力，我们需要了解神经元的基本原理、硬件结构以及它在神经网络中的功能，并利用ASIC芯片或FPGA实现硬件结构优化，从而实现更快的运算速度和更低的能耗，进而......
又一个由软转硬的代表，微软蛰伏六年，打造出了一个迎接AI世代的芯片。那就是Project Catapult。 据介绍，这个FPGA 目前已支持微软Bing，未来它们将会驱动基于深度神经网络......
西门子推出Catapult AI NN以简化先进芯片级系统设计中的AI加速器开发;本文引用地址：●   Catapult AI NN是一款全面解决方案，能够帮助软件工程师综合AI神经网络......
人员能够快速探索关键指标并根据规范制定定制交易策略。 AMD 还为开发人员提供了开源且受到社区支持的 FINN 开发框架，令低时延 AI 模型能够部署到高性能交易系统中。FINN 项目采用 PyTorch 和神经网络......
到高性能交易系统中。FINN 项目采用 PyTorch 和神经网络量化技术，旨在缩小 AI 模型尺寸的同时保持准确性。FINN 编译器可生成能与 AMD FPGA 共同使用的量化神经网络（ QNN ）硬件 IP 块。AMD......
到高性能交易系统中。FINN 项目采用 PyTorch 和神经网络量化技术，旨在缩小 AI 模型尺寸的同时保持准确性。FINN 编译器可生成能与 AMD FPGA 共同使用的量化神经网络（ QNN ）硬件 IP 块。AMD......
过 FPGA 扩展更多灵活接口以及自主研发的 HiPU 神经网络加速 IP 对目标检测以及深度补全等算法进行加速，最终在一颗 Zynq MPSoC ZU3 有限资源上完成 AMR 的智能计算。 基于......
能比Titan X Pascal GPU 提高了60％，而性能/瓦要好2.3倍。结果表明，FPGA 可能成为下一代DNN 加速的首选平台。 深度神经网络中FPGA的未来 FPGA 能否......
Neuronix人工智能实验室的技术将提高我们在采用AI/ML算法的智能边缘系统中部署的FPGA和SoC的能效。Neuronix的技术与我们的VectorBlox™设计流程相结合，可提高神经网络的性能效率，并在......
研发成本高、周期长。好不容易大规模部署了一批某种神经网络的加速卡，结果另一种神经网络更火了，钱就白费了。FPGA 只需要几百毫秒就可以更新逻辑功能。 FPGA 的灵活性可以保护投资，事实上，微软......
借助管理大型数据集所用的工具和函数，MATLAB 提供用于机器学习、神经网络、深度学习、计算机视觉和自动驾驶的专业化工具箱。 只需几行代码，MATLAB 就可以让您开发神经网络，而不需要成为专家。快速入门，创建和可视化模型，并将模型部署......
助用户创造更大、更多元化的神经网络模型。这一数据连接中包含12个100Gbps的双向连接，其物理层基于28G的串并转换。 TPU与FPGA可能的逆袭 在上述芯片巨头进行GPU领域......
西门子推出 Catapult AI NN 以简化先进芯片级系统设计中的 AI 加速器开发;• Catapult AI NN 是一款全面解决方案，能够帮助软件工程师综合 AI 神经网络 • 软件......
芯片能帮助 Bing 适应新品种的人工智能：深度神经网络。」 我对这种方法也有些兴趣。赛灵思和英特尔（收购了 Altera）的 FPGA 是很强大的引擎。赛灵思自然宣称他们的 FPGA 是对......
（神经处理单元），是AI芯片的一种。AI芯片有多种类型，比如GPU、FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）等。而NPU属于ASIC芯片的一种类型，因为其是为特定应用场景（如神经网络......
同体型、服装样式、光照条件和背景，数据集都必须包含与之对应数量的图像。这种方法可以最大限度地减少偏向，并提高模型在各种现实情况下的泛化能力。   在安全关键型场景中部署神经网络时，稳健性是首要考虑因素。细微......
每种不同的行人场景，如不同体型、服装样式、光照条件和背景，数据集都必须包含与之对应数量的图像。这种方法可以最大限度地减少偏向，并提高模型在各种现实情况下的泛化能力。 在安全关键型场景中部署神经网络时，稳健......
等大且散的市场客户中的效果并不理想。因此，瑞萨电子、易灵思和中印云端推出了ProMe系列SoM。 中印云端方面表示，ProMe是一种适用于深度神经网络的硬件平台，它形成“MCU+FPGA”的异构模式，通过卷积神经网络......
到2030年，物联网AI芯片组收入将超73亿美元;嵌入式芯片组供应商越来越关注用于物联网(IoT)应用的神经处理单元(NPU)，这要归功于该架构对神经网络工作负载的高效执行。随着......
需要设法提高系统能效，降低模型的部署难度。边缘AI技术已经进入许多细分市场，但在进入主流市场之前还有很长的路要走。 …展望 如何做才能提高边缘人工智能的能效？ 能够在嵌入式系统运行系统代码以及多个神经网络......
需要设法提高系统能效，降低模型的部署难度。边缘AI技术已经进入许多细分市场，但在进入主流市场之前还有很长的路要走。…展望如何做才能提高边缘人工智能的能效？能够在嵌入式系统运行系统代码以及多个神经网络，是在......
在过去五年里，业界已经显著提高了神经网络算法在微控制器上的运行能效，但在边缘机器学习得到大规模应用前，仍然需要设法提高系统能效，降低模型的部署难度。边缘AI技术已经进入许多细分市场，但在......
需要设法提高系统能效，降低模型的部署难度。边缘AI技术已经进入许多细分市场，但在进入主流市场之前还有很长的路要走。 …展望 如何做才能提高边缘人工智能的能效？ 能够在嵌入式系统运行系统代码以及多个神经网络......
便会翻一倍，目前计算量已扩大30万倍，远超算力增长速度。 计算任何算法的芯片，都归属于AI芯片，这既包括最具代表性的深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）、循环神经网络......
集都必须包含与之对应数量的图像。这种方法可以最大限度地减少偏向，并提高模型在各种现实情况下的泛化能力。 在安全关键型场景中部署神经网络时，稳健性是首要考虑因素。细微而难以察觉的变化会带来重大风险，使神经网络......
集都必须包含与之对应数量的图像。这种方法可以最大限度地减少偏向，并提高模型在各种现实情况下的泛化能力。 在安全关键型场景中部署神经网络时，稳健性是首要考虑因素。细微而难以察觉的变化会带来重大风险，使神经网络......
方法可以最大限度地减少偏向，并提高模型在各种现实情况下的泛化能力。在安全关键型场景中部署神经网络时，稳健性是首要考虑因素。细微而难以察觉的变化会带来重大风险，使神经网络产生误分类。这些干扰可能会导致神经网络......
练的截图 四、 通过 Vivado HLS 为 FPGA 准备模型 要将模型部署到 FPGA，需要将神经网络操作转换为硬件级描述。使用 Xilinx 的 Vitis HLS(高级......
为加速并行应用程序的重要手段。   目前GPU已经发展到了较为成熟的阶段。利用GPU来训练深度神经网络，可以充分发挥其数以千计计算核心的高效并行计算能力，在使用海量训练数据的场景下，所耗费的时间大幅缩短，占用的服务器也更少。如果针对适当的深度神经网络......
缩短模型的运算时间。随着NVIDIA、AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行架构支持，面向通用计算的GPU已成为加速并行应用程序的重要手段。   目前GPU已经发展到了较为成熟的阶段。利用GPU来训练深度神经网络......
司不断推进其GPU的大规模并行架构支持，面向通用计算的GPU已成为加速并行应用程序的重要手段。 目前GPU已经发展到了较为成熟的阶段。利用GPU来训练深度神经网络，可以......
之上，可以加快对大型数据集的深入学习，同时支持Scala和Python。 OpenVINO 是一款软件工具包，专为在边缘部署深度神经网络而设计，可以......
处理技术、电路与系统、传感技术、神经网络技术、信息融合技术、小波变换理论、遗传理论、模糊理论等多种学科的综合技术。 智能传感器中智能功能如：数字信号输出、信息存储与记忆、逻辑判断、决策、自检、自校、自补......
Maxim Integrated推出神经网络加速器芯片，在电池供电设备中实现IoT人工智能;Maxim Integrated Products, Inc (NASDAQ: MXIM)宣布推出带有神经网络......
人员能够快速探索关键指标并根据规范开发定制交易策略，并得到 AMD 领域专家的全球支持。 为了简化人工智能（ AI ）在算法交易市场中日益普遍的采用，AMD 为开发人员提供了开源且受到社区支持的FINN 开发框架。通过使用 PyTorch 和神经网络......
负载，提升 AI 体验。 在所有设备与市场中推动神经网络的应用 在边缘侧推进神经网络的部署是实现 AI 可持续增长的重要一环。Arm 携手 Meta，通过 ExecuTorch，将......
不令人惊讶，但对许多其他人来说，这两者之间的联系可能并不明显。问题的关键在于通过软件让一些经典的AI开发工具（如卷积神经网络（CNN））针对FPGA支持的可定制电路设计进行优化。 FPGA还可......
许多其他人来说，这两者之间的联系可能并不明显。问题的关键在于通过软件让一些经典的AI开发工具（如卷积神经网络（CNN））针对FPGA支持的可定制电路设计进行优化。FPGA还可......
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