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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
報(bào)告:半導(dǎo)體IP市場(chǎng)價(jià)值到2023年將達(dá)6.22萬億美元
- 根據(jù)新的研究報(bào)告“IP設(shè)計(jì)IP(IP處理器IP,接口IP,內(nèi)存IP)”顯示,半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)市場(chǎng)預(yù)計(jì)到2023年將達(dá)到6.22萬億美元,2017 - 2023年之間的復(fù)合年增長(zhǎng)率為4.87% 。驅(qū)動(dòng)這個(gè)市場(chǎng)的主要因素包括消費(fèi)電子行業(yè)的多核技術(shù)的進(jìn)步,以及對(duì)現(xiàn)代SoC設(shè)計(jì)的需求增加,導(dǎo)致市場(chǎng)增長(zhǎng),以及對(duì)連接設(shè)備的需求也不斷增長(zhǎng)。 消費(fèi)電子在預(yù)測(cè)期間占據(jù)半導(dǎo)體IP市場(chǎng)的最大份額 各地區(qū)消費(fèi)電子產(chǎn)品的使用量的增加正在推動(dòng)消費(fèi)電子行業(yè)半導(dǎo)體IP市場(chǎng)的增長(zhǎng)。此外,APAC和Ro
- 關(guān)鍵字: IP SoC
相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?
- 相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?-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,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
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
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