ml-561 文章 進入ml-561技術(shù)社區(qū)
新型的FPGA器件將支持多樣化AI/ML創(chuàng)新進程
- 近日舉辦的GTC大會把人工智能/機器學(xué)習(xí)（AI/ML）領(lǐng)域中的算力比拼又帶到了一個新的高度，這不只是說明了通用圖形處理器（GPGPU）時代的來臨，而是包括GPU、FPGA和NPU等一眾數(shù)據(jù)處理加速器時代的來臨，就像GPU以更高的計算密度和能效勝出CPU一樣，各種加速器件在不同的AI/ML應(yīng)用或者細分市場中將各具優(yōu)勢，未來并不是只要貴的而是更需要對的。此次GTC上新推出的用于AI/ML計算或者大模型的B200芯片有一個顯著的特點，它與傳統(tǒng)的圖形渲染GPU大相徑庭并與上一代用于AI/ML計算的GPU很不一樣。
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2024新年展望－看好邊緣AI/ML與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的趨勢
- 芯科科技首席執(zhí)行官兼技術(shù)與產(chǎn)品開發(fā)高級副總裁Daniel Cooley先生帶來他對2024年行業(yè)技術(shù)發(fā)展的看法，特別著重于熱門的人工智能和機器學(xué)習(xí)（AI/ML）結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用趨勢。以下為訪談內(nèi)容。芯科科技首席技術(shù)官兼技術(shù)與產(chǎn)品開發(fā)高級副總裁Daniel Cooley先生2024年，公司將繼續(xù)幫助企業(yè)打破連接的鴻溝，將其產(chǎn)品連接到云端，從而在無線連接方面為近乎數(shù)之不盡的市場賦能。芯科科技很早就觀察到了邊緣AI/ML與物聯(lián)網(wǎng)充分結(jié)合這一趨勢，將AI/ML引入物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用可降低帶寬需求、節(jié)省功耗，并使設(shè)備具備更
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AI、ML竄起 網(wǎng)絡(luò)攻擊也進化
- 資安廠商Check Point發(fā)布2024年網(wǎng)絡(luò)安全趨勢預(yù)測，預(yù)期人工智能（AI）及機器學(xué)習(xí)（ML）崛起，將會有更多攻擊者利用AI，加速開發(fā)新型惡意軟件和勒索軟件。隨著算圖農(nóng)場（GPU Render Farm）的興起，黑客將云端AI資源視為有利可圖機會。根據(jù)Check Point威脅情報部門表示，2023年網(wǎng)絡(luò)犯罪活動遽增，與去年同期相比，今年前三季全球平均每周網(wǎng)絡(luò)攻擊增加了3％，尤以臺灣為受攻擊次數(shù)最多的地區(qū)，各組織平均每周遭受1,509次攻擊。Check Point Software提出2024年八大
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超低功耗 Wi-Fi + AI/ML方案成為AIoT 串連云端的天作之合
- 現(xiàn)今在人工智能驅(qū)動（AI-driven）的新興風(fēng)潮下，人工智能和機器學(xué)習(xí)（AI/ML）正快速朝向網(wǎng)絡(luò)的邊緣端（Edge）發(fā)展- 即使是最小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也將很快得以運行AI/ML算法。這種持續(xù)性的演變也被行業(yè)稱為人工智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）。在本篇博客中，Silicon Labs（亦稱“芯科科技”）產(chǎn)品營銷總監(jiān)Ravi Subramanian講解了集成AI/ML硬件加速器的 SiWx917超低功耗Wi-Fi SoC 如何為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備制造商簡化邊緣 AI的開發(fā)，以迎向AI
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Achronix“內(nèi)外兼修”賦能AI/ML數(shù)據(jù)加速
- 作為業(yè)內(nèi)唯一一家既可以提供高端FPGA芯片以及對應(yīng)的PCIe加速卡，又可以提供可適用于多種工藝的eFPGA IP解決方案的領(lǐng)先提供商，Achronix還給用戶提供統(tǒng)一的開發(fā)工具，既支持其高端FPGA芯片的開發(fā)設(shè)計，也支持eFPGA IP的開發(fā)設(shè)計。Achronix近日再次以其創(chuàng)新引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注，其全新的技術(shù)再次突破了FPGA網(wǎng)絡(luò)極限。該公司日前宣布：其Achronix網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)代碼（ANIC）現(xiàn)已支持包括400 GbE的傳輸速度。ANIC是一套靈活的FPGA IP模塊，專為提升高性能網(wǎng)絡(luò)傳輸速度而
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統(tǒng)一 AI/ML 解決方案加速驗證曲線收斂
- 隨著應(yīng)用要求的激增和用戶需求的增加，硬件設(shè)計變得更加復(fù)雜。市場趨勢的快速變化，以及對電動汽車等技術(shù)的更多關(guān)注，決定了對高效電源管理和高性能處理的需求水漲船高。隨著 SoC 設(shè)計規(guī)模的擴大，復(fù)雜程度的增加，驗證吞吐量仍然是一個瓶頸，單純依靠增加 CPU 核數(shù)量和運行更多的并行測試治標不治本。上述因素的疊加讓驗證工程師面對復(fù)雜設(shè)計的壓力與日俱增。 驗證永遠不會完成；當你的時間用完時，它就結(jié)束了。目標是在你耗盡時間之前使驗證過程收斂。每個人都希望看到關(guān)鍵指標收斂到目標，并在嚴格的成本和時間限制下做到這
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TrendForce：存儲器廠聚焦CXL存儲器擴充器產(chǎn)品
- 據(jù)TrendForce集邦咨詢最新服務(wù)器相關(guān)報告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進而優(yōu)化AI與HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮，但由于可支援CXL功能的服務(wù)器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現(xiàn)階段僅支援至CXL 1.1規(guī)格，而該規(guī)格可先實現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲器擴充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認為
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FPGA如何在PC中實現(xiàn)AI和ML
- 每年P(guān)C廠商都會推出一系列新的筆記本電腦，它們通常都配備了最新的技術(shù)和功能，旨在提供出色的用戶體驗。從以往的經(jīng)驗來看，這些創(chuàng)新主要集中在外觀尺寸，屏幕增強和用戶界面等方面。而AI（人工智能）和ML（機器學(xué)習(xí)）的日益普及開辟了一個充滿可能性的新世界，PC廠商和生態(tài)系統(tǒng)巨頭都在尋求將這些先進的新功能添加到其產(chǎn)品功能集中。在本篇博文中，萊迪思將討論PC中AI/ML功能的增長趨勢，為什么FPGA非常適合實現(xiàn)這些新的體驗，并舉例說明采用萊迪思技術(shù)的PC解決方案。使用AI/ML功能優(yōu)化PC用戶體驗對于世界各地的許多人
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英飛凌推出業(yè)界首款集成AI/ML功能、采用傳感器融合技術(shù)的智能報警系統(tǒng)
- 英飛凌科技股份公司（FSE: IFX / OTCQX: IFNNY）近日宣布將推出一款電池供電的智能報警系統(tǒng)（SAS）。該技術(shù)平臺利用基于人工智能/機器學(xué)習(xí)（AI/ML）的傳感器融合技術(shù)，實現(xiàn)了高精準度和超低功耗。與低功耗的聲學(xué)事件檢測方案相結(jié)合，可以帶來出色的性能表現(xiàn)。這款設(shè)計緊湊的智能報警系統(tǒng)，與目前在智能樓宇和智能家居中使用的聲學(xué)報警系統(tǒng)相比，不僅具有更高的檢測精準度，而且其電池使用壽命能夠媲美甚至超越傳統(tǒng)的解決方案。 英飛凌智能報警系統(tǒng)評估板和參考設(shè)計 英飛凌科技電源與傳感系統(tǒng)
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新思推出ML導(dǎo)向大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 開啟智能SoC設(shè)計時代
- 新思科技宣布推出「Synopsys DesignDash」設(shè)計優(yōu)化解決方案，此乃新思科技EDA 數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品組合的重大擴展，該解決方案透過機器學(xué)習(xí)技術(shù)，利用先前尚未發(fā)掘的設(shè)計見解(design insights)來提升設(shè)計生產(chǎn)力。Synopsys DesignDash為新思科技的數(shù)字設(shè)計系列、和獲獎肯定的AI導(dǎo)向設(shè)計空間優(yōu)化解決方案DSO.ai的輔助產(chǎn)品，是一個兼具數(shù)據(jù)可見性(data-visibility)與機器智能引導(dǎo)的全面性設(shè)計優(yōu)化解決方案，能為先進的SoC 設(shè)計帶來無可比擬的生產(chǎn)力。這項解決方案能
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ML的迭代學(xué)習(xí)過程
- 從數(shù)據(jù)中尋找出W和B 就是ML的主要任務(wù)之一。然而，ML 并沒辦法直接計算出能夠滿足這個目標的W和B 值，但是它會逐步地修正W 和B，來滿足輸入空間與目標空間的對映關(guān)系（即規(guī)律）。本文將說明ML的逐步（迭代）學(xué)習(xí)策略及過程。1? ?設(shè)定目標（Target）點在上一期里，介紹了從X空間對映到Z 空間的范例，其中提供了已知的X 數(shù)據(jù)，以及對映的Z 數(shù)據(jù)。如下表：于是，ML 就來尋找其中的對映規(guī)律，并利用W 和B 來表達和記住它。那么，ML（或AI）是如何尋找出W 和B 的呢？答案是：逐步（
- 關(guān)鍵字： 202105 ML 迭代
AI講座：多維度的特征對應(yīng)
- 1? ?從三維空間對應(yīng)出發(fā)在前面的范例里，都只使用到簡單的一維和二維的特征（空間）對應(yīng)。在本文中，將繼續(xù)擴大為三維的特征對應(yīng)。一旦熟悉了三維的特征對應(yīng)，就能輕易地繼續(xù)擴大到更多維的特征對應(yīng)了。例如下圖，是從三維的X空間對應(yīng)到二維的Z 空間。其中收集了5 個人的特征數(shù)據(jù)，每個人都有3 項特征：是否擦口紅、是否穿高跟鞋以及是否抽煙，如下圖所示。此時，已知這5 個人之中，有3 位是女士，另兩位是男士。也就是，人們心中已經(jīng)將它們區(qū)分為兩個類（Class）了。于是，就設(shè)定兩個目標值：T=[0,
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AI講座：ML空間對映公式：X*W+B=Y
- 1? ?記住相關(guān)性：使用X*W+B=Y公式在上一期里，曾經(jīng)說明了人和ML( 機器學(xué)習(xí)) 一樣都很擅長于將事物從原來的空間對映到另一個空間，例如繪畫、寫作等。在對映過程中，會不斷強化其對共性的記憶強度，因而能從經(jīng)驗中累積、沉淀其所觀察過事物的共同規(guī)律( 即共相)。在ML 領(lǐng)域里，這個X*W+B=Y 的對映公式，扮演核心角色?，F(xiàn)在就從最簡單的例子，來仔細觀察，看看如何來找出W和B 的值。請從這個簡單的范例出發(fā)：首先從空間對映的視角來看，如下圖所示：這X 空間里已知有2 個值，分別對映到Y(jié)
- 關(guān)鍵字： 202104 ML 模型
HBM2E 和GDDR6： AI內(nèi)存解決方案
- 前言人工智能/機器學(xué)習(xí)（AI/ML）改變了一切，影響著每個行業(yè)并觸動著每個人的生 活。人工智能正在推動從5G到物聯(lián)網(wǎng)等一系列技術(shù)市場的驚人發(fā)展。從2012年到 2019年，人工智能訓(xùn)練集增長了30萬倍，每3.43個月翻一番，這就是最有力的證 明。支持這一發(fā)展速度需要的遠不止摩爾定律所能實現(xiàn)的改進，摩爾定律在任何情況下都在放緩，這就要求人工智能計算機硬件和軟件的各個方面都需要不斷的快速改進。從2012年至今，訓(xùn)練能力增長了30萬倍內(nèi)存帶寬將成為人工智能持續(xù)增長的關(guān)鍵焦點領(lǐng)域之一。以先進的駕駛員輔助系
- 關(guān)鍵字： ADAS ML DRAM 內(nèi)存
Teradata天睿公司擴展Teradata Vantage對數(shù)據(jù)科學(xué)的支持
- 混合云數(shù)據(jù)分析平臺公司?Teradata?日前宣布增強其Teradata Vantage平臺，使協(xié)作和無摩擦的數(shù)據(jù)科學(xué)成為現(xiàn)實。通過顯著增加數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)和其他可能使用不同工具和語言的人員之間的協(xié)作，?Vantage?可以使企業(yè)通過更強的數(shù)據(jù)治理和安全性實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)，并降低成本。所有Teradata Vantage客戶免費獲得的主要增強功能包括：●? ?擴展了對R和Python的原生支持，具有調(diào)用更多Van
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