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↓在全部中搜索到 178 條關于“Tensor”的信息，用時:0.049 sec.

2022年MLPerf的新一輪推理測試有何亮點？

近日，MLCommons發布了三個 MLPerf推理測試標準與結果——Inference v2.0、Mobile v2.0 和 Tiny v0.7。MLPerf 是由來自學術界、研究實驗室和相關行業的 AI 領導者組成的聯盟，旨在“構建公平和有用的基準測試”，在規定的條件下，針對硬件、軟件和服務的訓練和推理性能提供公平的評估。MLPerf 基準測試...
NVIDIA Orin 系統級芯...AI測試 2022-04-08

移動超分技術有多強？聯發科天璣9000帶來手機能效頂級體驗

隨著技術發展的進步，近些年在PC端和手機端的游戲體驗都得到了十足的進步，類似于硬件線程調度器（Thread Director）、深度學習超級采樣（DLSS）等技術更是層出不窮，通過先進的調度和各單位的配合，帶來了顛覆性的游戲體驗。在手機游戲行業中，隨著這些技術在手機行業的搭載，讓手機游戲的畫面和體驗直...
移動超分技術智能手機芯片 2022-03-16

如何通過生產就緒平臺快速構建和部署自適應邊緣視覺應用

在越來越多的嵌入式視覺應用中，如機器視覺、安保、零售和機器人，人工智能 (AI) 在基于邊緣的智能攝像頭上的應用已迅速獲得認可。雖然可獲得機器學習 (ML) 算法的迅速出現幫助迎來了人們對 AI 的這種興趣，但開發人員仍難以在滿足緊迫的項目時間表的同時，在保持低功耗的情況下為基于邊緣的應用提供高...
邊緣視覺嵌入式視覺應用 2022-03-04

大聯大友尚集團推出基于Intel產品的智能機械手臂視覺系統方案

2021年11月3日，致力于亞太地區市場的領先半導體元器件分銷商---大聯大控股宣布，其旗下友尚推出基于英特爾（Intel）NCS2神經計算棒的視覺系統方案，適用于智能機械手臂。圖示1-大聯大友尚基于Intel產品的智能機械手臂視覺系統方案的展示板圖機械手臂是一種能夠靈活代替人類手和臂工作的機器，通常...
NCS2神經計算棒智能機械手臂視覺系統方案 2021-11-03

數據編排支持人工智能（AI）的下一步發展

（白皮書編號：WP025）本文概要從深度嵌入式系統到超大規模數據中心部署，人工智能（AI）和機器學習（ML）技術正在為其中迅速擴展的一系列的產品和應用提供支持。盡管支持這些應用的硬件設計存在很大程度的差異，但都需要硬件加速。深度學習技術需要大量的張量算術運算（tensor arithmetic operation）...
人工智能（AI）機器學習FPGA 2021-09-24

NVIDIA發布為高要求客戶打造的Jetson AGX Xavier工業級模組

從工廠和農場到煉油廠和建筑工地，全球范圍內不乏炎熱、衛生條件差、嘈雜、存在潛在危險的地點，但這些地點對維持工業運轉至關重要。這些地點都需要在日常運營的同時接受檢查和維護，但鑒于安全問題和工作條件，由人類去完成這些任務并非最佳選擇。機器人和自動化技術在制造業、農業、建筑業、能源、政...
NVIDIAJetson AGX Xavier工業... 2021-06-17

解讀Synaptics與Eta深度合作的背后原因

AI芯片初創公司Eta Compute已從芯片公司轉型發展成為一家系統解決方案公司，專門研究邊緣設備中超低功耗的AI實現。該初創公司還宣布了與Synaptics的戰略合作伙伴關系，Synaptics已投資了Eta Compute，并獨家獲得該公司的Tensai Flow軟件授權。展望未來，Eta Compute將繼續出售其現有的ECM3532超低功耗A...
SynapticsEtaAI 2021-01-13

基于層級圖網絡的圖卷積：用點云完成3D目標檢測

由于大多數現有的點云對象檢測方法不能充分適應點云的特征（例如稀疏性），所以一些關鍵的語義信息（如物體形狀）不能被很好的捕捉到。本文提出了一種基于層級圖網絡（HGNet）的圖卷積（GConv），可以直接將點云作為輸入來預測 3D 的邊界框。形狀注意圖卷積（SA－GConv）可以通過劍魔點的位置星系來描述...
3D目標檢測云數據點云 2020-09-10

NVIDIA RTX 30系列架構詳解

在當前的顯卡市場上,占據80%的NVIDIA公司被玩家愛且恨著——他們帶來了最近十多年來最好的顯卡,同時也讓高端游戲卡的價格高企,發燒顯卡至少五位數起。在RTX 30系列顯卡發布之后,玩家的不滿似乎釋然了,相比當前的圖靈顯卡,安培架構的RTX 3090/3080/3070顯卡一下子變得真香了,因為它們性能翻倍不說,國內...
顯卡圖靈顯卡高端游戲卡 2020-09-10

谷歌內部深度揭秘TPU3．0技術

作為世界領先的技術領先公司之一，谷歌推出了高速定制機器學習芯片Tensor Processing Units（TPU），從而提高了標準。這些芯片最初是在2016年5月由該公司進行的 I／O 開發者大會上推出的。但谷歌對TPU的了解并不多，原因很明顯。然而，該公司最近發布了一篇文章，其中包含對TPU的深入分析。您可以閱讀...
TPU3．0技術機器學習芯片 2020-04-23

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