工控内存模块大厂宜鼎发布最新营运策略，将偕转投资子公司全力冲刺人工智能边缘运算（Edge AI）技术与应用。宜鼎近年看准工业人工智能物联网（AIoT）发展，已协助上千家客户实现各式智能应用落地，集团将以软硬整合、远程管理、数据安全等三大技术层次，大啖进入成长爆发阶段的Edge AI市场庞大商机。宜鼎董事长简川胜表示，过往宜鼎常谈到的边缘运算，虽然能某种程度解决数据上传云端的延迟问题，但唯有加速导入AI技术、释放AI应用潜能，才能有效减轻产业智能化过程中，所面临的云端处理成本与通讯传输压力，而这也是宜鼎将目
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宜鼎 Edge AI
数据中心转型NVIDIA BlueField DPU （数据处理器）可用于网络功能加速。这种网络卸载可以用 DPDK ,也可以用 NVIDIA DOCA 软件框架。在本系列中，我构建了一个应用并用两种方式进行了卸载：DPDK 和 NVIDIA DOCA SDK 。我将每个步骤记录为一个单独的代码补丁，并在每个系列中提供完整的步骤。这部分将向您展示如何用 DPDK 编程 BlueField DPU 。用例首先，我需要一个简单但有意义的用例来在 DPU 上部署应用程序。我选择了基于策略的路由（ PBR ）来根
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DPU NVIDIA
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
在2020年9月，英伟达宣布以400亿美元的现金和股票从软银手中购入Arm。经过了与相关监管机构长时间的拉锯战，英伟达雄心勃勃的计划受到了打击，在今年2月8日，英伟达正式放弃收购Arm。事实上，英伟达在放弃收购Arm之前，已经开始在以色列创建一个CPU设计和工程团队，计划招募数百名工程师，包括硬件、软件和架构方面的人才，与其他网络和HPC技术相关的团队一起进行研发工作。据Wccftech报道，近期英伟达挖走了英特尔的设计经理Rafi
Marom，这位曾参与Tiger Lake和Alder lake开发
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NVIDIA Intel CPU 架构师
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
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
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
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RX 6000系显卡中，AMD让玩家见识到了什么叫弯道超车，虽然综合性能尚不如RTX
30系显卡，但在理论跑分中，两家不分型号确实打得难舍难分。今年除了5nm Zen4架构的锐龙7000系列处理器，AMD还有一个重磅产品——RX
7000显卡，使用RDNA3架构，5nm及6nm工艺都会有，大核心Navi31会上双芯封装，集成多达7颗小芯片。从某种角度来说，AMD的显卡更值得A饭期待，因为过去几年中，AMD虽然使用了先进的7nm工艺，但在显卡竞争上依然敌不过NVIDIA，7nm
RDNA架构的
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RX 7000 AMD NVIDIA
4 月 4 日，在第 23 届 MPLS SD & AI 网络世界大会举办期间，IPv6 峰会在巴黎会议中心举行。峰会现场，华为数据通信产品线欧洲分部 CTO 吴平表示，数字化浪潮正席卷全球，在大部分国家和地区，数字经济的增速比 GDP 增速的两倍还多，数字经济对世界的影响比历史上任何时期都要显著。吴平指出，数字经济的快速发展，对传统 IP 网络提出了新的需求。首先是海量联接，预计到 2030 年全球物联规模将达到百亿级别，支持海量设备接入将成为 IP 网络的重要基础能力；其次，随着云时代的到来，
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全球物联 MPLS SD & AI 网络世界大会
4月7日，全球权威AI基准测试MLPerf发布最新榜单，在聚焦低功耗、高能效的IoT领域Tiny v0.7榜单中，基于平头哥玄铁RISC-V C906处理器的软硬件联合优化方案，取得了全部4个指标的第一。这意味着在AIoT领域，RISC-V架构能以极低的计算代价实现定制化AI功能。 （图说：MLPerf网站截图） MLPerf Tiny是目前全球IoT领域对软硬件性能和优化能力测试的权威AI榜单，包含视觉唤醒、图像分类、语音唤醒及异常监测等4个典型AI任务。今年，参与比拼的CPU覆盖A
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平头哥 AI RISC-V AIoT
Synaptics Incorporated宣布推出一款 Edge AI 开发工具包，用于快速开发和建构tinyML等应用。该套件基于 Synaptics 低功耗 Katana 系统单芯片平台，有效整合视觉、动态和声音感测的软硬件，以及有线与无线连结等相关技术，大幅简化智慧家庭、建筑、工业和监控等物联网相关的Edge AI应用设计与开发。 根据 Valuates 报告，到 2030 年，Edge AI 硬件市场预计将达到 389 亿美元，从 2021 年起，复合年增长率 (CAGR) 将接近 1
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Synaptics Katana Edge AI AI视觉
当人们在75年前使用宝丽来 (Polaroid ) 相机拍摄出世界上第一张实时成像照片时，便是一项以逼真 2D 影像迅速捕捉 3D 世界画面的创举。时至今日，人工智能 (AI) 研究人员反将此作法倒转过来，亦即在几秒钟内将一组静态影像变成数字 3D 场景。 NVIDIA Research 透过人工智能，在一瞬间将 2D 平面照片变成 3D 立体场景这项称为逆向渲染 (inverse rendering) 的过程，利用 AI 来预估光线在真实世界中的表现，让研究人员能利用从不同角度拍摄的少量 2D
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3D CPU GPU NVIDIA
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