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高性能MCU解決方案可實(shí)現(xiàn)汽車駕駛艙里的智能世界
- 高性能MCU解決方案可實(shí)現(xiàn)汽車駕駛艙里的智能世界-隨著車載信息系統(tǒng)的高度發(fā)展，HMI功能強(qiáng)且精度高的顯示器的需求應(yīng)運(yùn)而生，汽車駕駛座正在向“綜合駕駛艙”發(fā)展。瑞薩電子與車載信息系統(tǒng)的發(fā)展同步提供能實(shí)現(xiàn)更高性能和高功能的“R-Car”，并且為對(duì)應(yīng)因汽車的檔次和區(qū)域的不同功能要求，正在進(jìn)行R-Car E2、R-Car M2、R-Car H2 3種檔次的展開。本文主要針對(duì)后兩者解決方案在車載信息上的一些優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)做了簡(jiǎn)要介紹。
- 關(guān)鍵字： 瑞薩電子 MCU GPU R-Car
什么是異構(gòu)多處理系統(tǒng)，為什么需要異構(gòu)多處理系統(tǒng)
- 什么是異構(gòu)多處理系統(tǒng)，為什么需要異構(gòu)多處理系統(tǒng)- 早期嵌入式處理系統(tǒng)通常由一個(gè)微控制器和一系列外設(shè)構(gòu)成。這些系統(tǒng)通常用來(lái)完成獲取少量數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、做出決策、基于決策結(jié)果輸出信息等工作。在某些情況下會(huì)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的人機(jī)交互接口如讀取鍵盤并顯示結(jié)果。處理需求、同時(shí)產(chǎn)生需求，以現(xiàn)在的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看似乎微不足道。
- 關(guān)鍵字： 嵌入式 處理器 GPU
被AMD搶奪GPU游戲市場(chǎng) NVIDIA的Drive PX Pegasus開辟新道路
- 這款新產(chǎn)品加速了NVIDIA汽車領(lǐng)域的發(fā)展，Goldman 預(yù)計(jì)到2030年出租車/租車行業(yè)市場(chǎng)將達(dá)到2850億美元。 據(jù)了解，NVIDIA汽車業(yè)務(wù)是2018財(cái)年第二季度收入最小的貢獻(xiàn)者，只有1.42億美元。當(dāng)NVIDIA明年開始供貨Drive PX Pegasus，那么該部門的收入將會(huì)有大幅度增長(zhǎng)。Drive PX Pegasus是展現(xiàn)NVIDIA野心的車載數(shù)據(jù)中心級(jí)處理器，適用于5級(jí)(全自動(dòng))無(wú)人駕駛出租車。在NVIDIA DRIVE PX平臺(tái)現(xiàn)有的225家合作伙
- 關(guān)鍵字： NVIDIA GPU
相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來(lái)？
- 相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來(lái)？-相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計(jì)算的能力和高效的能耗，F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒(méi)有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，算法設(shè)計(jì)工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習(xí)框架已成為可能。未來(lái)，F(xiàn)PGA將有效地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)，從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實(shí)現(xiàn)。
- 關(guān)鍵字： 機(jī)器學(xué)習(xí) FPGA GPU GPP
GPU的作用及工作原理
- GPU的作用及工作原理- 在上一篇文章《什么是GPU？GPU有什么用？》曾提及可編程著色器，可編程著色器對(duì)于 3D 游戲的設(shè)計(jì)者來(lái)說(shuō)可謂有巨大的優(yōu)點(diǎn)，不過(guò)同時(shí)也給 GPU 工程師帶來(lái)了一些和 CPU 類似的有趣的問(wèn)題。因需要發(fā)送指令（instruction）運(yùn)行，解碼（decode）和執(zhí)行指令（execute）過(guò)程必不可少，而著色器代碼中判斷語(yǔ)句和循環(huán)語(yǔ)句也會(huì)引起執(zhí)行次序的小問(wèn)題等等。
- 關(guān)鍵字： GPU 處理器 電源
如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法- 當(dāng)前，AI因?yàn)槠銫NN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）算法出色的表現(xiàn)在圖像識(shí)別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來(lái)實(shí)現(xiàn)。上個(gè)月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師）在2016年OpenPower峰會(huì)上發(fā)表了約20分鐘時(shí)長(zhǎng)的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國(guó)各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字： FPGA GPU AuvizDNN
用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程（一）
- 用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程（一）-這是一個(gè)手把手教你學(xué)習(xí)深度學(xué)校的教程。一步一步，我們將要嘗試去解決Kaggle challenge中的臉部關(guān)鍵點(diǎn)的檢測(cè)問(wèn)題。
- 關(guān)鍵字： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CPU GPU
英偉達(dá)市值飆升 這事要從GPU說(shuō)起
- 在過(guò)去兩年里，英偉達(dá)的市值飆漲超過(guò)7倍，股價(jià)直線攀升，甚至突破了1000億美元的關(guān)口。這樣的大好形勢(shì)在很大程度上受益于GPU在人工智能領(lǐng)域起到的關(guān)鍵性作用，可以說(shuō)，現(xiàn)在幾乎所有涉足人工智能的企業(yè)都在用英偉達(dá)的芯片。這讓它在“一夜之間”成為了人工智能行業(yè)中舉足輕重的角色。 然而，在GTC CHINA媒體見面會(huì)上，黃仁勛卻說(shuō)，英偉達(dá)一開始做人工智能時(shí)其實(shí)完全沒(méi)有想到生意的問(wèn)題。 ▲ GTC CHINA 2017 大會(huì) 放在幾年前，大家對(duì)英偉達(dá)的印象，還
- 關(guān)鍵字： 英偉達(dá) GPU
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