- 对于最近研究过新车的任何人来说，很难不注意到汽车电子产品的发展是多么的迅速。仅仅将三年前的汽车安全性技术与今天的技术进行对比，您就会发现摄像头数量已显著增加，以支持诸如全景可视、驾驶员注意力分散监测器、立体视觉摄像头、前向摄像头和多个后视摄像头等应用。除了摄像头，系统功能也增强了，包括自动紧急制动、车道偏离警告、后方盲点检测和交通标志识别等。这一趋势表明，汽车电子类产品在持续快速地创新，但这也给汽车原始设备制造商（OEM）带来了全新的挑战，包括：● 当研发一辆新车的平均时间从48个
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ADAS ASIC ABS FSD ISP CPU GPU FPGA
- 自动驾驶汽车（AV）的承诺是，比人为控制的车辆安全得多，并大幅减少事故的发生。它需要众多技术的支持，包括摄像头、激光雷达、雷达、超声波、车辆对一切（V2X）和全球定位系统（GPS）等。自动驾驶汽车的最终目标是提供一辆无需人为干预的，可以在所有道路类型、所有环境（城市、乡村）和所有天气条件中行驶的全自动汽车——但实现这一目标还需要一些时间。在此之前，先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车将横跨整个技术领域不断演进，沿着国际自动机工程师学会（SAE International）规定的 自动驾驶级
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AV ADAS V2X OEM GPU 202008
- 据国外媒体报道，在6月22日开幕的全球开发者大会（WWDC）上，苹果公布了基于ARM架构的自研Mac处理器计划，首款基于自研处理器的Mac，计划在今年年底开始出货，Mac产品线逐步转向自研处理器，在两年的时间里完成过渡，其后就将全部采用自研处理器，逐步放弃英特尔处理器。而从外媒最新的报道来看，甩开英特尔之后，苹果还有意抛弃Mac产品线中的GPU供应商AMD，苹果自研的Mac处理器采用苹果GPU，不支持第三方的GPU。苹果自研Mac处理器采用自研GPU，不支持第三方GPU的消息，最初是由推特上的一名用户披露
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英特尔 AMD 苹果 Mac GPU
- Imagination Technologies 近日宣布推出面向汽车领域的 XS图形处理器(GPU)产品系列 ,可实现先进驾驶辅助系统(ADAS)加速和安全关键图形处理功能。XS是迄今为止所开发的最先进的汽车GPU知识产权(IP),并且是业界首款符合ISO 26262标准的可授权IP,该标准旨在解决汽车行业中存在的功能安全风险。全景环视、数字仪表盘和ADAS等下一代车载系统都需要安全关键图形处理和计算功能。XS的设计采用了一种新型安全架构,该架构具有独特的计算和
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ADAS GPU IP ISO
- 今年年初开始的新冠肺炎疫情对于AI芯片的落地，有没有带来一些影响？利好是这个疫情在全球推动了数字化的加速,会导致数据中心等算力基础设施的建设。
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IPU GPU
- 近日，据外媒the verge报道，ARM于26日正式公布了其最新产品Cortex-A78 CPU和Mali-G78 GPU，并表示将用于2021年及以后的下一代旗舰智能手机。
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ARM CPU GPU NPU
- 时间来到五月末，照例又到了 ARM 公布新一代移动芯片设计的时候。今年他们总共带来了两款新的 CPU、一款 GPU 和一款 NPU，其中 CPU 的部分进步可谓相当明显。首先是 Cortex-A77 的后继方案 A78，在保持相同功耗的前提下，3GHz A78 配合 5nm 制程能实现的性能要比 2.6GHz A77 配合 7nm 制程的方案高出 20%。若是在同样性能的条件下做对比，前者的功耗则要比后者低出 50% 之多，同频率下 A78 的性能升幅为 7%。若是将采用 D
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ARM CPU GPU NPU
- 过去十年内，随着我们在人工智能领域取得长足进步，我们能够为嵌入式系统增加一些先进功能，例如人脸识别。虽然人脸识别能够带来诸多好处，但人们有时仍然认为它的使用存在问题，甚至充满了争议。事实究竟如何？在本文中，我们将澄清一些对人脸识别的误解。1) 人脸识别的成本非常昂贵 人们会觉得要让计算机能够识别人脸，解决方案必须采用高端硬件。毕竟，自21世纪前十年中期以来，深度学习算法在图像分类方面的突破都利用了图形处理单元(GPU)的强大处理能力，这些单元通常在紧耦合集群中使用。但对于嵌入式系统（例如家庭安保和门禁控制
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GPU MCU Linux
- 景嘉微在业绩说明会上表示,在图形显控领域,公司JM7200芯片已完成与龙芯、飞腾、麒麟软件、国心泰山、道、天脉等国内主要的CPU和操作系统厂商的适配工作,与中国长城、超越电子等十余家国内主要计算机整机厂商建立合作关系并进行产品测试。公司下一代图形处理芯片按计划开展研发工作,目前处于后端设计阶段。作为国内GPU的龙头,景嘉微研发的JM5400系列GPU已经在一下军用产品上替代了ATI的产品,目前的主力是JM7200系列,28nm制程工艺,核心频率1.2GHz,搭配4GB DDR3显存,性能跟NVIDIA的G
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GPU
- ，国际数据公司（IDC）发布了最新的《人工智能基础架构市场（2019下半年）跟踪》报告。报告中显示，2019年人工智能基础架构市场规模达到20.9亿美元，同比增长58.7%。其中GPU服务器占据96.1%的市场份额。IDC预测，到2024年中国GPU服务器市场规模将达到64亿美元。从厂商角度看，浪潮、华为和曙光依然稳居前三位，占据了74%以上的市场份额。从行业角度看，互联网依然为主要采购行业，占有近50%的市场份额，并且最终用户也不仅仅局限于BAT这类大型互联网公司；服务和政府行业次之，分别占有18.4%
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IDC 中国 GPU
- Imagination Technologies 近日宣布，公司已为其汽车图形处理器（GPU）开发全新的OpenGL® SC（Safety-Critical，安全关键）2.0驱动程序，从而使整车厂（OEM）和一级供应商（Tier 1）可以在安全关键型应用中受益于GPU加速。数字仪表盘、刻度盘、仪表集群、驾驶舱域控制器、环视显示器和先进驾驶辅助系统（ADAS）等汽车应用，现在可以在新增的保护层下运行。OpenGL SC驱动程序的演示展示了一个在现有汽车芯片上运行的、带有安全关键组件的先进仪表盘。I
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GPU OEM
- 再过几天，NVIDIA CEO黄仁勋就要发表GTC 2020演讲了，这次推出7nm安培（Ampere）架构是板上钉钉了。不过2020年的GTC可能不止于此，NVIDIA还有可能更新GPU路线图，公布5nm Hopper（霍普）GPU，而它有可能是三星5nm EUV代工的。在GPU工艺上，之前的泄露信息显示出了NVIDIA的复杂，安培GPU使用10mm、8nm及7nm工艺的爆料都有，不过目前来看台积电7nm工艺代工的安培GPU还是主力。但是NVIDIA并不会完全依赖台积电，前几年就跟三星有GPU代工了，14
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NVIDIA GPU
- Imaginationg 近日宣布，公司开始支持 Google的Android图形处理器（GPU）检查器工具（Android GPU Inspector） ，以帮助开发人员使用这款工具在带有Android系统的设备上对图形处理进行分析和调试。Google的Android GPU Inspector是一款开源的图形处理分析工具，可支持各种GPU。Imagination一直与Google紧密合作，以在其图形驱动程序栈中实现必要的功能，进而支持PowerVR器件上的性能分析。Imaginat
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GPU 图形处理
- 据外媒报道，华为韩国公司将在今年成立云计算和人工智能业务集团，以打入目前由英伟达（NVidia）主导的GPU服务器市场。该媒体表示，华为目前正在为这家新集团招聘人才，包括英伟达的前、现任员工以及高管。近年来，华为一直在急速向前，自研芯片的脚步不断从手机扩大到AI、数据中心。2019年8月，华为发布了基于ARM架构AI处理器Ascend 910，称其为全球最优质的AI处理器，与英特尔展开竞争；2020年1月，华为发布了鲲鹏920，基于ARMv8架构，能效比优于业界标杆30%。关于进入GPU市场的消
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英伟达 华为 GPU
- 现代数据中心成功的要诀是：大规模提供尖端加速计算平台，从而使世界各地的开发者与解决方案提供商都能被覆盖到。在过去十年里，云计算已运用并行计算来提高性能，这种方法需要将求解过程分解成多个并行任务，以充分利用所有计算单元。以GPU 为代表的并行计算加速器，其中含有多达 2,000 个计算单元。我们不妨将它想象成一个塞满小黄人的小型棒球场，每个小黄人代表 100 万个逻辑门。一旦出现某个问题不支持所有小黄人同时并行工作完成求解，诸如 GPU 这样的并行计算加速器就会面临严重的性能局限。的确，一些类型的问题非常适
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FPGA GPU
gpu介绍
GPU概念
GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。
GPU的作用
GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡 [
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