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降低AI能量消耗的11种方法


随着机器学习行业的发展,关注的焦点已经从仅仅解决问题扩展到更好地解决问题。“更好”通常意味着准确性或速度,但随着数据中心能源预算的爆炸式增长和机器学习走向边缘,能源消耗已经取代准确性和速度,成为一个关键问题。神经网络有很多方法…»阅读更多

整个系统的热映射


随着芯片功能变得越来越小,系统变得越来越快和复杂,热问题变得越来越难以解决。它们现在需要将设计和制造流程的技术整合起来,从而使动力和热量的设计成为一个更广泛的问题。随着智能手机的发展,这一点显而易见。10年前销售的手机是非常不同的设备。Functionali……»阅读更多

开发人员转向模拟神经网络


机器学习(ML)解决方案正在广泛的行业中扩散,但是绝大多数的商业实现仍然依赖于数字逻辑的解决方案。除了内存计算之外,模拟解决方案大多局限于大学和神经形态计算的尝试。然而,这种情况正在开始改变。“Everyon…»阅读更多

随着越来越多的设备连接,集成电路的安全威胁越来越大


随着越来越多的芯片和系统连接到互联网和彼此之间,安全设计开始在更广泛的芯片和系统中获得吸引力,有时在安全和关键任务市场,网络攻击的影响可能是毁灭性的。但为这些系统设计安全性也变得越来越困难。不像过去,现在连通性被认为是e…»阅读更多

汽车显示协议争夺战正在酝酿中


显示器在新型和未来的汽车上成倍增加。这意味着有更多的显示数据在车辆周围移动,在传感器和处理器之间移动一段距离。虽然现有的协议可以处理一些新的职责,但也正在专门为这个应用程序开发新的协议。“汽车显示屏正在激增,数量和像素密度都在增加……»阅读更多

芯片复杂性和未知数的陡增


在一个芯片或一个封装中塞入更多不同类型的处理器和内存,导致未知的数量和这些设计的复杂性急剧上升。将所有这些不同的设备组合到一个SoC或高级封装中有很好的理由。它们增加了功能,可以提供性能和能力上的重大改进,这是不再只是b…»阅读更多

回顾周:自动、安全、普适计算


Arm在2020年9月推出的Neoverse V1和N2平台上分享了新的功能和一些设计成果。Neoverse V1针对高性能计算进行了优化。Arm已经从印度电子和信息技术部(MeitY)获得了其百亿亿次高性能计算项目的许可;和欧洲百亿亿级comp…»阅读更多

联网汽车的安全担忧上升


汽车行业正在转型,未来汽车将越来越多地使用V2X和5G进行连接。驾驶员辅助将得到改善,最终汽车将由人工智能和机器学习来引导。但这一切都将受到黑客的密切关注,他们会寻找突破口,寻找一笔潜在的、无法追踪的巨额支付。机械功能的替代会带来……»阅读更多

回顾周:自动、安全、普适计算


芯片短缺继续影响汽车生产线和汽车原始设备制造商的底线。捷豹路虎和戴姆勒本周表示,由于芯片供应问题,它们将减产。其他汽车公司已经或计划暂时关闭生产线。雷诺、通用、福特、菲亚特克莱斯勒(现在的Stellantis)、大众、日产和何…»阅读更多

限制AI系统的功能


新技术和方法开始应用于人工智能和机器学习,以确保它们在可接受的参数内运行,只做它们应该做的事情。让AI/ML/DL系统工作是近年来最大的技术飞跃之一,但了解如何在它们适应时控制和优化它们还远远不够。这些系统是通用的…»阅读更多

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