在生成文本段落、模拟人类对话及解决数学问题表现惊人的大型语言模型，显然是这几年AI发展最热门的领域之一。但这样的大型语言模型不仅能够自行生成有害内容，还可以将这样的内容通过在其上构建的下游应用程序传播开来。 理论上，更多人的参与对问题的解决应该会有所帮助。然而，由于语言模型的训练需要大量的数据和计算能力，迄今为止，它们仍然只是大型科技公司的特有项目。而在更广泛的群体如学界，以及担心人工智能滥用的伦理学家和社会科学家中，只有旁观的选项。 “我相信建立信任的唯一方法是极度透明。”Meta AI的常务董
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Meta AI
意法半导体（ST）持续积极参与高速发展的嵌入式人工智能领域。为了在具成本效益和低功耗的微控制器上加快运用机器学习和深度神经网络，ST开发全方位的边缘人工智能生态系统，嵌入式开发人员可以在各种STM32微控制器产品组合中，轻松新增利用人工智能的新功能和强大的解决方案。图一显示ST AI解决方案之于整个STM32产品组合，而且已经拥有预先训练神经网络的嵌入式开发人员，可以在任何采用Cortex M4、M33和M7的STM32上移植、优化和验证这整个产品组合。STM32Cube.AI是 STM32CubeMX的
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FP-AI-VISION1 影像分类器 ST 计算机视觉
我们都知道，AMD正在准备下一代RDNA3 GPU架构，我们也知道，预计包含Navi 31、Navi 32、Navi 33等不同核心，但现在，终于有了比较明确的证据，而且是AMD主动放出来的。近日，AMD更新了开源的编程语言编译器工具合集LLVM项目，加入了四个新的GPU ID，都隶属于新的GFX11系列，分别是GFX1101、GFX1102、GFX1103、GFX1104。GFX10系列对应RDNA2 RX 6000系列，GFX11自然就是RDNA3 RX 7000系列，而且不只是独立显卡。在以往，某个
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AMD GPU
由TE Connectivity（简称“TE”）主办的TE AI Cup 2021-2022 竞赛近日圆满收官。本届赛事共吸引全球逾百名学生参与。他们致力于应用AI技术解决现实世界中的真实挑战。来自三大洲的学子组成了23支团队，以AI技术为基础，为工厂在实际生产中面临的挑战提供创新的解决方案。TE AI Cup竞赛的一大特色是坚持以实践与应用为导向。参赛团队在比赛前期就鼓励前往TE工厂，了解现行生产的挑战。在比赛进程中，参赛团队可以将他们设计的解决方案通过现场或者远程的方式在TE工厂进
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TE AI
4 月 28 日消息，随着英特尔最新的 Arc Alchemist / DG2 系列显卡（ACM）的推出，该公司开始大力宣传 DG2 GPU 系所支持的 AV1 视频编码特性，毕竟这是目前任何 AMD 和 NVIDIA 消费级 GPU 都没有的功能。AV1 视频编码目前仍处于起步阶段，除了少数型号外少有支持。当然，目前大多数 GPU 能够解码 AV1（ AMD Navi 24 GPU 除外）。英特尔 Arctic Sound-M 采用了 DG2 (ACM-G11) GPU，具备 128
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GPU 英特尔
路透社4月25日消息称，最近GPU价格的大幅下降使得一些机构作出了全球芯片危机结束在即的预测。这场持续了几年的危机已经成为了智能手机行业和汽车制造业等相关行业头上不散的阴云。英特尔、高通和其他芯片制造公司不得不面对越来越多近对供应链到负面影响的因素：全球范围内发生的通胀；疫情导致的封锁；俄乌战争导致的供应链阻塞。而最近GPU价格下降则可能是打破笼罩在行业上空数年之久的“缺芯”乌云的一缕阳光。金融机构Baird在最近GPU价格下跌后将GPU制造厂商英伟达的评级下调至“中性”。2022年以来，英伟达的股价已经
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GPU 暴跌 缺芯潮
人工智能热潮激发了诸多领域的创新与成就，随着软硬件解决方案的日益成熟，行业生态的丰富性与包容性让元宇宙及其重要组成部分——数字人受到了前所未有的关注。NVIDIA RTX GPU的强劲算力能够满足数字人的大规模实时计算需求，通过海量数据赋予数字人以“生命力”。NVIDIA CloudXR则可以支持将数字人传输至用户的轻型终端设备，让数字人的呈现不再局限于高端物理工作站中。平行云科技有限公司（以下简称为“平行云”）借助NVIDIA CloudXR和RTX GPU，让能够在线访问的超写实、高智能数字人 Jud
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GPU NVIDIA
本文中，英特尔院士 Aditya Navale 将分享图形处理器从实现更好的像素绘制到解决人类复杂计算挑战的演进历程。- Aditya Navale，英特尔院士，GPU 核心 IP 架构总监事实上，我们和大家一样期待英特尔进军独立显卡市场。英特尔院士 Aditya Navale 表示：“我一直希望英特尔能够进入独显市场。”Aditya Navale 在英特尔工作了 30 年，其中 20 多年都深耕于图形技术。不久前，英特尔发布了英特尔锐炫™ 移动端独立显卡，并将在今年推出应用于台式机的独立显卡。这标志着英
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GPU 英特尔
4 月 25 日消息，根据爆料者 @Moore's Law is Dead 的最新消息，下一代 NVIDIA GeForce RTX 40 系列游戏显卡采用的 Ada Lovelace GPU 核心基于台积电 4nm 工艺制造，在节点上要比 AMD 的 RDNA 3 更有优势。在过去的几年里，台积电的 N5 节点几乎被苹果芯片独揽。但随着台积电产能逐渐增加，开始有越来越多的公司采用新的工艺技术，台积电也被迫努力提高其产能。根据 DigiTimes 的一份报告，台积电今年将增加其 N5 产能约 25
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GPU 英伟达 RTX 40 台积电 4nm
NVIDIA 是一提到显卡就会想到的第一个名字，它在设计高级硅片的同时在许多领域投入了大量时间。这家科技巨头正在寻找使用其生产的硅来改进芯片设计过程的方法。绿色团队预计集成电路设计的复杂性将在未来几年呈指数级增长。这就是为什么利用 GPU 计算单元的力量将很快从一个有趣的实验室实验转变为所有芯片制造商的必需品。NVIDIA 首席科学家兼研究高级副总裁 Bill Dally 在今年的GPU 技术大会 (GTC)上谈了很多关于使用 GPU 来加速现代 GPU 和其他 SoC 背后的设计过程的各个阶段的问题。N
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GPU 芯片设计 人工智能
我们预计 NVIDIA 将在今年秋天发布其代号为 Ada Lovelace 的下一代 GPU 系列。这就是该公司及其生产合作伙伴测试新图形处理器的时候了。GPU 泄漏的重要来源Kopite7Kimi表示，这些测试过程已经开始。通常，GPU 的开发过程需要一年多的时间。因此，根据目前的表格，NVIDIA 应该在去年夏天就购买了 AD102 处理器的第一批样品。但是，芯片和驱动程序和驱动程序现在应该已经准备好了。过去的泄漏表明，这家科技巨头将通过RTX 4000 系列最大限度地提高性能。但是，我们预计功耗会出
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GPU NVIDIA RTX 4000
芯研所4月24日消息，Intel推出Arc游戏显卡之后，GPU显卡市场的格局已经改变了，由原来的AMD、NVIDIA两家争霸变成了三国战，Intel竞争准备开发全新的3D游戏技术，比两家现在的光线追踪技术还要厉害。Intel的这个项目由加速计算及图形部门的副总裁Anton Kaplanyan领导，他也是一位GPU技术大牛，去年加入Intel，之前在Facebook的首席科学家，从事超级神经采样方面的研究，多年来都是在研发计算机图形学，涉及神经渲染、游戏引擎等等。不过他最引人注目的从业经历是在NVIDIA，
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GPU Intel 3D游戏技术
什么是人脸识别？人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。人脸识别处理的4个步骤特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人脸识别算法的工作流程任何人脸检测和识别系统或软件都绕不开人脸识别算法。业界将这些算法分为两种：几何方法侧重于区分特征简而言之就将
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人脸识别 算法 AI 机器学习 神经网络
人工智能（AI）、机器学习（ML）、数字孪生——我们越来越频繁地听到这些新名词，忽然之间它们变得举足轻重。为什么？答案很简单：当事情太过复杂以至于人类无法轻松处理，或者是留给人类做出关键决策的时间太少时，唯一的选择就是把人类从繁琐的事情中解放出来。实现这一目标需要能够复制人类可能经历的思维过程，而这需要大量的数据以及对决策环境的深刻理解。那么，现在的情况如何？是德科技凭借 80 年的经验积累帮助工程师开发先进技术，拥有独特的技术开发视角。过去几十年来，我们看到的巨大进步主要来自于电子产品的集成化和小型化。
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数字孪生 AI
在过去的两年里，边缘人工智能（Edge AI）实现了加速发展，这主要得益于小型化神经网络架构的进步，从而可以在微控制器级（MCU）的器件上实现高精度。这增加了边缘AI 应用和设备的数量，这些应用和设备可以通过这项技术以较低的成本实现。这方面的一个示例就是关键字识别，它已经成为智能家居设备交互的标准方式。边缘AI 可以体现为多种形态，从非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、与基站或智慧城市视频监控等数据源同处一方的大型方案。在这些更大型的装置中，异构架构（即针对特定任务的专业加速器）正在
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