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检验、计量和测试中的人工智能


AI / ml在FAB和包装房屋内爬进多个过程,尽管它最初是目的的目的。芯片行业刚刚开始学习AI在哪里有意义,它没有。一般来说,AI最适用于具有深层域名专业知识的人手中的工具。AI可以做得很好,特别是在谈到模式...»阅读更多

最大化边缘AI性能


卷积神经网络模型的推理在算法上很简单,但是要使应用程序获得最快的性能,在部署时需要记住一些陷阱。许多因素使高效推理变得困难,我们将首先对这些因素进行分析,然后再深入研究具体的解决方案来解决每个问题。看完这篇文章,你将会……»阅读更多

人工智能的新用途


AI正在嵌入到大多数芯片内部常见的技术越来越多的技术,并且初始结果显示了功率和性能的戏剧性改进。与诸如自动驾驶汽车或自然语言处理的高调AI实现不同,大部分人的大部分工作都很好地飞行。它通常采用最不中断的路径,b ...»阅读更多

如何度量ML模型的精度


机器学习(ML)是关于基于旧数据的新数据的预测。任何机器学习算法的质量最终由这些预测的质量决定。然而,没有一种普遍的方式来衡量所有ML应用程序的质量,并且对机器学习的价值和有用性具有广泛的影响。“每个行业,每一个d ...»阅读更多

Xilinx AI引擎及其应用


本白皮书探讨了使用Xilinx新的AI引擎的架构,应用和优点,用于计算5G蜂窝和机器学习DNN / CNN等强化应用。与先前几代相比,5G需要在计算密度较高的5至10倍之间;AI发动机已针对DSP进行了优化,满足吞吐量和计算的要求,以提供HIG ...»阅读更多

权衡提高性能,较低的力量


竞争市场不再可接受通用芯片,随着设计变得越来越多的工作量和针对特定工作负载和应用,趋势正在增长。从边缘到云端,包括从车辆,智能手机到商业和工业机械的所有趋势,潮流越来越多地利用最少量的能量来最大化性能。这 ...»阅读更多

HBM2E为AI / ML培训提高了栏


最大的AI / ML神经网络训练模型现在超过了巨大的1000亿参数。随着10倍年度速度的上半年的增长率,我们在不太遥远的未来中向万亿参数模型领导。鉴于可以从AI / ML衍生的巨大价值(它是世界上六家最重要的五个中的第五个问题的使命),有......»阅读更多

更改芯片缩放规则


D2S首席执行官藤村明(Aki Fujimura)在与半导体工程公司(Se德赢娱乐网站【官方平台】miconductor Engineering)的访谈中谈到了芯片密度的不断提升,以及如何通过其他方式而不仅仅是缩放来提高芯片密度,以及为什么这对芯片行业如此重要。»阅读更多

在汽车中使用5nm芯片和高级套餐


德赢娱乐网站【官方平台】半导体工程坐下来讨论先进节点芯片和先进的包装对汽车可靠性的影响,与凯拉战略合作高级总监Jay Indergit;Dennis Ciplickas,PDF解决方案的先进解决方案副总裁;Upialplus汽车​​业务部副总裁副总裁兼总经理Uzi Baruch;Gal Carmel,总经理......»阅读更多

人工智能系统可靠性的另一面


将智慧添加到普遍的电子器件中会产生后果,但不一定是大多数人所期望的。几乎所有电子邮件都有一些内置或添加的“智能”功能。这可以像烟雾报警一样简单,当电池运行低电平时,可以提醒您,这是一个学习您的日程安排并向上或向下拨打恒温器的家庭助理,或者...»阅读更多

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