負責任的賦能技術實現(xiàn)邊緣 AI 全面適用

在當今數(shù)字化時代，邊緣 AI 正以前所未有的態(tài)勢改變著我們的生活與產(chǎn)業(yè)格局。從智能安防到自動駕駛，從醫(yī)療健康到工業(yè)制造，邊緣 AI 的身影無處不在。然而，要實現(xiàn)邊緣 AI 的全面適用，仍面臨諸多挑戰(zhàn)，而負責任的賦能技術則成為攻克這些難題的關鍵所在。

DPU卸載機器學習推理：PyTorch模型在BlueField-3的INT8量化部署實現(xiàn)2ms級ResNet50推理

在AI算力需求指數(shù)級增長的背景下，NVIDIA BlueField-3 DPU憑借其512個NPU核心和400Gbps線速轉發(fā)能力，為機器學習推理提供了革命性的硬件卸載方案。通過將PyTorch模型量化至INT8精度并結合DPU的硬件加速引擎，某頭部云服務商在BlueField-3上實現(xiàn)了ResNet50推理延遲從12ms壓縮至2ms的行業(yè)突破，同時保持Top-1準確率達75.8%。

邊緣 AI 視頻流分析的挑戰(zhàn)與未來趨勢

邊緣 AI 視頻應用場景

邊緣 AI 視頻分析-實時分析的關鍵能力

邊緣 AI 視頻分析的體系構建

電容感應的基本原理

電容，從物理學角度來看，是指電荷存儲和分布的能力，是電場中電荷存儲量的度量。其大小由兩個導體之間的距離、面積以及它們之間介質(zhì)的介電常數(shù)所決定，遵循公式C=d?A，其中C表示電容，?是介電常數(shù)，A為導體面積，d是導體間距。

什么是AXI突發(fā)傳輸

AXI（Advanced eXtensible Interface）突發(fā)傳輸是AMBA 4.0協(xié)議的核心特性，通過單地址周期內(nèi)連續(xù)傳輸多數(shù)據(jù)單元，顯著提升系統(tǒng)總線效率。本文從體系結構角度系統(tǒng)分析AXI突發(fā)傳輸?shù)墓ぷ鳈C制、協(xié)議規(guī)范、性能模型及應用場景。研究表明，合理配置突發(fā)參數(shù)可提升數(shù)據(jù)傳輸效率3-8倍，但需權衡延遲、功耗與硬件復雜度。隨著異構計算發(fā)展，AXI突發(fā)傳輸在Zynq MPSoC等平臺已成為加速數(shù)據(jù)密集型應用的關鍵技術。

GORM框架

關于gorm框架的簡單運用

人工智能和機器學習的算法有哪些？

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新技術科學。

高頻調(diào)諧器最基本的功能

調(diào)諧器是某些車載主機所具有的FM/AM調(diào)諧器或TV調(diào)諧器，具有這些調(diào)諧器的車載主機也就具有了FM/AM收音或電視接收功能。

常用微處理器的低功耗設計技術介紹

節(jié)能是全球化的熱潮，如計算機里的許多芯片過去用5V供電，現(xiàn)在用3.3V、1.8V，并提出了綠色系統(tǒng)的概念。

DPU加速網(wǎng)絡協(xié)議棧：BlueField-3卸載TCP/IP的延遲優(yōu)化實測（數(shù)據(jù)中心性能提升3倍）

在AI訓練集群和超算中心場景中，傳統(tǒng)CPU處理網(wǎng)絡協(xié)議棧導致的20μs級延遲和30%的CPU資源占用已成為性能瓶頸。NVIDIA BlueField-3 DPU通過硬件卸載TCP/IP處理，結合內(nèi)核旁路（Kernel Bypass）和RDMA增強技術，在100Gbps網(wǎng)絡下實現(xiàn)6.8μs端到端延遲和3倍吞吐量提升。本文通過實測數(shù)據(jù)對比、關鍵優(yōu)化技術解析、內(nèi)核模塊開發(fā)示例，深度揭示DPU加速網(wǎng)絡處理的實現(xiàn)原理。

實時內(nèi)核改造：PREEMPT_RT補丁與硬件中斷線程化實戰(zhàn)（35μs響應延遲實現(xiàn)）

在工業(yè)機器人控制、電力電子等硬實時場景中，傳統(tǒng)Linux內(nèi)核的數(shù)百微秒級中斷延遲和非搶占式調(diào)度已成為性能瓶頸。本文通過PREEMPT_RT補丁移植+硬件中斷線程化改造，在X86工業(yè)控制平臺上實現(xiàn)35μs最大中斷延遲和85μs任務切換時間，并深度解析關鍵改造技術。

輕量級內(nèi)核模塊開發(fā)：啟動時間＜50ms的邊緣設備優(yōu)化實踐與華為OpenEuler確定性調(diào)度案例

在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等邊緣計算場景中，設備啟動延遲直接影響系統(tǒng)可用性。傳統(tǒng)Linux內(nèi)核模塊加載需經(jīng)歷符號解析、依賴加載、初始化函數(shù)執(zhí)行等復雜流程，導致典型邊緣設備（如RK3568）啟動時間超過200ms。本文通過內(nèi)核模塊裁剪、并行初始化、確定性調(diào)度三重優(yōu)化，在OpenEuler嵌入式版上實現(xiàn)47ms啟動時間，并深度解析華為在確定性調(diào)度領域的創(chuàng)新實踐。