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• 走进RISC-V：芯片界的新革命2024-07-12 08:28

  

  与传统的x86和ARM架构相比，RISC-V以其开源和灵活性，吸引了越来越多的目光。在当今芯片产业的热门词汇中，RISC-V绝对值得我们关注。那么，RISC-V究竟是什么？为什么它能在全球掀起一股科技热潮呢？我们一起来探索其中的奥秘。RISC-V是什么？我们先来了解一下什么是指令集架构。指令集是计算机运行的核心，就像是电脑的“操作指南”。目前，主流的指令集架

  ARM架构 RISC-V 开源 芯片 670浏览量

• 专注RISC-V CPU、GPU、AI创新集成，Imagination打造领先的一站式解决方案 |2024慕尼黑上海电子展2024-07-11 08:28

  

  日前，2024慕尼黑上海电子展在上海新国际博览中心举办。在7月9日的国际嵌入式系统创新论坛上，ImaginationCPU产品管理部门总监MatthewBubis进行了《CPU和GPU设计合作提升性能》的主题演讲。他不仅介绍了集成CPU和GPUIP设计的原则与挑战，还分享了ImaginationAPXM-6200CPU产品开发过程中的创新，以及对未来AI与M

  cpu imagination RISC-V 508浏览量

• 拥抱多元化，Imagination迎来新机遇2024-07-05 08:28

  

  “2019年后，我们的创新步伐开始加速，每年都有新的GPU产品推出，同时也开发了CPUIP，以应对不同的市场需求。”ImaginationCIOTimMamtora说道。Tim于2021年加入Imagination，担任创新和工程主管，负责制定技术路线图，同时也负责Imagination创新硬件和软件产品从概念到交付的所有工程方面的工作。目前，Imagina

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• 打破定制加速器的桎梏：在边缘AI中拥抱灵活性2024-07-04 08:28

  

  先进计算技术如今已成为提升生产力和改变日常体验的普遍工具。以汽车领域为例，高级驾驶辅助系统（ADAS）具备处理大量计算密集型任务的能力，从摄像头数据预处理直到传感器融合和路径规划，而且这些均不影响车辆的正常行驶里程。边缘计算方面的最新创新包括Wayve的LINGO-2，这是一个基础模型，将视觉、语言和行动联系起来，用以解释和确定驾驶行为。这类解决方案正推动汽

  加速器 自动驾驶 边缘AI 459浏览量

• 智能时代的路，将由异构计算铺就2024-07-03 08:28

  

  AI时代，在计算支持领域，云计算、边缘计算等相继崛起，我们能看到的算力形态逐渐多样化。同时，在我们看不到的地方，算力需求依然旺盛。随着“十四五”规划的不断落地，加快数字化发展，打造具有国际竞争力的数字产业集群，全面实施智能制造行动计划，已经成为我国当前发展的重点之一。在此背景下，企业如何突破算力迷局，找到更加高效的算力形态，就变得至关重要。据英特尔预测，到2

  cpu 异构计算 智能制造 261浏览量

• Transformer 能代替图神经网络吗？2024-07-02 08:27

  

  当Transformer模型发布时，它彻底革新了机器翻译领域。虽然最初是为特定任务设计的，但这种革命性的架构显示出它可以轻松适应不同的任务。随后成为了Transformer一个标准，甚至用于它最初设计之外的数据（如图像和其他序列数据）。然后人们也开始优化和寻找替代方案，主要是为了减少计算成本（自注意力机制的二次方成本）。关于哪种架构在计算成本方面更优的讨论一

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• 深入理解渲染引擎：打造逼真图像的关键2024-06-29 08:28

  

  在数字世界中，图像渲染是创造逼真视觉效果的核心技术。渲染引擎，作为这一过程中的关键组件，负责将二维或三维的模型、纹理、光照等数据转化为人们肉眼可见的二维图像。本文将深入探讨渲染引擎的工作原理及其在打造逼真图像中所起的关键作用。一、渲染引擎的基本原理渲染引擎的工作原理基于计算机图形学和视觉感知理论。它接收来自应用程序的几何数据（如顶点坐标、法线向量等）、纹理数

  图像 渲染 计算机 358浏览量

• Imagination 引领边缘计算和AI创新，拥抱AI未来发展2024-06-28 08:28

  

  6月25日，2024“N+”AI互动创新论坛在南京举办，Imagination中国资深副总裁张晓波受邀出席。在主题演讲中，张晓波表示，Imagination作为图形、计算和边缘人工智能领域的领导者，致力于推动技术创新，拥抱人工智能的未来发展。同时他也介绍了Imagination在计算领域的战略布局、产品技术以及对未来AI发展的深刻洞察。Imagination

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• 机器学习的经典算法与应用2024-06-27 08:27

  

  关于数据机器学习就是喂入算法和数据，让算法从数据中寻找一种相应的关系。Iris鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含3类共150条记录，每类各50个数据，每条记录都有4项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa,iris-versicolour,ir

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• 特征工程与数据预处理全解析：基础技术和代码示例2024-06-26 08:28

  

  在机器学习和数据科学的世界里，数据的质量是建模成功与否的关键所在。这就是特征工程和数据预处理发挥作用的地方。本文总结的这些关键步骤可以显著提高模型的性能，获得更准确的预测，我们将深入研究处理异常值、缺失值、编码、特征缩放和特征提取的各种技术。异常值异常值是数据集中与其他观测值显著不同的数据点。它们可能是由测量误差、罕见事件或仅仅是数据自然变化的一部分引起的。

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