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聯(lián)發(fā)科將展示AI芯片新品，攜手英偉達進軍Windows-on-Arm生態(tài)
- 聯(lián)發(fā)科近日舉辦年度供應商大會，共同營運長顧大為在會上表示，無論是邊緣AI還是云端AI，都需要強大供應鏈的支持與突破。聯(lián)發(fā)科希望與供應鏈伙伴緊密合作，為全球客戶和消費者帶來更多AI創(chuàng)新應用。據(jù)悉，聯(lián)發(fā)科以“Stronger Together- Build tomorrow's AI ecosystem with MediaTek”為主題，展示了其在關鍵運算、AI、聯(lián)網(wǎng)技術及跨產(chǎn)品線上的優(yōu)勢。作為全球智能手機芯片出貨量的龍頭企業(yè)，聯(lián)發(fā)科正在推進多元化業(yè)務布局，擴展營收來源，以抓住AI技術在邊緣裝置和云
- 關鍵字： AI 聯(lián)發(fā)科 云端AI
軟銀將開發(fā)AI數(shù)據(jù)中心用高效能存儲器，聚焦IP授權業(yè)務
- 據(jù)K-Tai Watch和日經(jīng)（Nikkei）等報道，日本運營商軟銀集團（SBG）旗下的軟銀（SoftBank）于5月8日宣布，將啟動面向AI數(shù)據(jù)中心的下一代高效能存儲器開發(fā)計劃。軟銀表示，不會直接制造存儲器產(chǎn)品，而是專注于IP授權業(yè)務模式。軟銀社長兼CEO宮川潤一指出，隨著AI技術從訓練階段轉向推理階段，AI數(shù)據(jù)中心對GPU效能的依賴將大幅增加，同時需要處理更龐大的數(shù)據(jù)量。這使得高效能存儲器成為關鍵，其不僅需要具備高速傳輸能力，還需解決高能耗問題。為此，軟銀計劃在未來兩年內(nèi)與合作企業(yè)共同開發(fā)存儲器核心部
- 關鍵字： AI 數(shù)據(jù)中心
美國AI領先優(yōu)勢并不大 四巨頭呼吁國會：放開出口管制和監(jiān)管！
- 美東時間周四，美國科技行業(yè)的四位高管共同赴美國國會山作證詞，探討人工智能行業(yè)面臨的最大機遇、風險和需求。這四位高管分別是OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）、微軟副董事長兼總裁布拉德·史密斯（Brad Smith）、半導體制造商AMD的首席執(zhí)行官蘇姿豐，以及人工智能云計算初創(chuàng)公司CoreWeave的聯(lián)合創(chuàng)始人Michael Intrator。幾位高管聲稱，在全球人工智能競賽中，美國相對于中國的領先優(yōu)勢并不大，未來存在被追上的可能性。他們敦促美國國會和聯(lián)邦政府為此放寬對美國人工智能行
- 關鍵字： OpenAI AI
用于汽車的Tensilica AI協(xié)處理器
- Cadence Design Systems 開發(fā)了一種可配置的協(xié)處理器，為汽車神經(jīng)處理單元提供更大的靈活性。Tensilica NeuroEdge 130 AI 協(xié)處理器 （AICP） 是一類新型處理器，旨在補充高級汽車、消費電子、工業(yè)和移動 SoC 上代理和物理 AI 網(wǎng)絡的任何神經(jīng)處理單元 （NPU）。該內(nèi)核基于 Tensilica Vision DSP 系列的成熟架構，可在不影響性能的情況下節(jié)省 30% 以上的面積和超過 20% 的動態(tài)功耗和能源。它還運行相同的軟件、AI 編譯器、庫。基
- 關鍵字： Tensilica AI 協(xié)處理器
情境感知AI：利用FPGA技術增強邊緣智能
- 網(wǎng)絡邊緣人工智能——即在邊緣設備端部署AI模型進行本地化算法處理，而非依賴云端等集中式計算平臺——已成為人工智能領域發(fā)展最快的方向之一，受到業(yè)界高度關注。據(jù)測算，2024年網(wǎng)絡邊緣AI市場規(guī)模約為210億美元，預計到2034年將突破1430億美元。這一增長態(tài)勢表明各行業(yè)將持續(xù)加大基于AI的邊緣系統(tǒng)研發(fā)投入。網(wǎng)絡邊緣AI的應用前景廣闊且充滿創(chuàng)新機遇，涵蓋自動駕駛汽車、智能家居設備、工業(yè)自動化機械等多個領域。但開發(fā)者在實踐中需要應對硬件限制、功耗優(yōu)化和處理復雜度等獨特挑戰(zhàn)。例如，設計人員必須確保嵌入式AI模型
- 關鍵字： 情境感知 AI FPGA 邊緣智能 Lattice sensAI
美國計劃強制追蹤英偉達AI芯片位置
- 據(jù)路透社報道，美國國會議員計劃在未來幾周內(nèi)正式提出一項新的立法提案，要求監(jiān)控英偉達等公司生產(chǎn)的人工智能（AI）芯片銷售后的實際位置，監(jiān)控芯片流向的舉措可以解決AI芯片大規(guī)模走私，違反美國出口管制規(guī)則的情況。據(jù)悉，該提案已經(jīng)得到了美國兩黨議員的支持。據(jù)了解，Bill Foster的立法提案一旦獲得通過，將會給予美國商務部6個月的時間來制定要求該技術的法規(guī)。英偉達芯片是創(chuàng)建AI系統(tǒng)（例如聊天機器人、圖像生成器等）的關鍵組件，無論是特朗普執(zhí)政時期，還是其前拜登任期內(nèi)，美國政府都在持續(xù)加強對英偉達芯片對華出口的管
- 關鍵字： 英偉達 AI 芯片
Imagination宣布推出E-Series GPU：開啟Edge AI與圖形處理新時代
- Imagination Technologies近日推出 Imagination E-Series GPU IP，重新定義了邊緣人工智能和圖形系統(tǒng)設計。E-Series憑借其高效的并行處理架構，在提供卓越圖形性能的同時，針對人工智能工作負載，其 INT8/FP8 算力可在 2 到 200 TOPS 之間擴展。它為未來的邊緣應用提供了一種通用且可編程的解決方案，涵蓋圖形渲染、桌面和智能手機等領域，可實現(xiàn)自然語言處理、工業(yè)計算機視覺以及自動駕駛等應用。E-Series的兩項核心創(chuàng)新為其重塑端側系統(tǒng)設計奠定了基
- 關鍵字： Imagination E-Series GPU Edge AI 圖形處理
AI 在以患者為中心的護理中的作用
- 你有沒有想過和你的醫(yī)生分手——不是因為醫(yī)生，而是因為很難參與他們的實踐？您并不孤單。出于這個原因，我離開了醫(yī)生，麥肯錫發(fā)現(xiàn)，近 25% 的消費者延遲了護理，因為他們討厭這個過程的一切。系統(tǒng)復雜性不是醫(yī)生的錯，但讓患者的護理體驗更輕松現(xiàn)在是他們及其團隊的負擔。而且這種負擔只會越來越大。隨著生成式 AI 達到一個臨界點，無法采用該技術為患者提供消費級體驗的實踐將很快面臨生存危機。從銀行和購物到交通和假期規(guī)劃，我們生活的幾乎所有其他方面，技術都極大地改善了消費者體驗，滿足了便利性和可及性的需求。但在醫(yī)療保健領域
- 關鍵字： AI 護理
AI需求給力，AMD營收及指引超預期增長，盤后沖高回落
- 芯片大廠AMD今年一季度的營收超預期強勁增長，二季度營收指引放緩仍強于預期，顯示應用人工智能（AI）的相關需求仍給力，關稅等特朗普政府貿(mào)易政策的打擊還沒有華爾街預期的嚴重，帶來了AI芯片巨頭英偉達也可能交出亮眼業(yè)績的希望。分析認為，美國的新芯片出口限制給AMD未來的收益蒙上陰影，但本次AMD的指引優(yōu)于預期，提振了投資者的信心。AMD指引強勁得益于，市場對能創(chuàng)建和運行AI軟件的高端計算機需求。AMD不僅在利潤豐厚的數(shù)據(jù)中心處理器市場繼續(xù)取得進展，從英特爾手中奪取市場份額，還受益于個人電腦（PC）的強勁芯片需
- 關鍵字： AI AMD 營收
臺積電2nm需求超所有其它制程！蘋果、NVIDIA、AMD都想要
- 5月6日消息，據(jù)報道，臺積電的2nm制程技術正在引發(fā)前所未有的市場需求，有望成為該公司下一個"淘金熱"。報道稱，臺積電的2nm節(jié)點需求遠超以往任何制程，甚至在大規(guī)模量產(chǎn)之前就已經(jīng)展現(xiàn)出強勁的吸引力，有望超越目前極為成功的3nm節(jié)點。臺積電的2nm制程技術在成熟度上取得了快速進展，其缺陷密度率已與3nm和5nm相當，并采用了新的環(huán)繞柵極晶體管（GAAFET）架構。此外，與3nm增強版（N3E）相比，2nm制程的速度提升了10%至15%。在市場需求方面，蘋果被認為是2nm制程的最大客戶，可
- 關鍵字： 臺積電 2nm 制程 蘋果 NVIDIA AMD
用AI協(xié)助兒童聽力檢測 以深度學習姿勢識別技術提升準確性
- 「Nature」網(wǎng)站日前發(fā)表了一項開創(chuàng)性的研究，該研究透過深度學習技術，來提升兒童行為聽力測驗的可行性與精確度。研究人員構建了一個專用設計的兒童姿勢檢測數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集收錄了大量來自兒童行為聽力測試的珍貴影像資料，細膩地記錄了各式典型的聽力測試動作?；诖藬?shù)據(jù)基礎，研究人員進一步開發(fā)了一個智能檢測平臺，此平臺的核心技術在于一個同步開發(fā)的患者骨骼關鍵點估計模型 （POTR），該模型同樣基于優(yōu)化Transformer架構，專職于精準估算人體骨骼的關鍵節(jié)點。 透過POTR的精確骨骼點定位能力，DoT平臺得以對兒
- 關鍵字： AI 聽力檢測 深度學習 姿勢識別技術
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