新加坡(2025年6月3日)——業(yè)界領(lǐng)先的半導體器件供應(yīng)商兆易創(chuàng)新GigaDevice(股票代碼 603986)今日正式宣布其國際總部在新加坡正式成立,標志著公司向全球化發(fā)展邁出了關(guān)鍵一步,彰顯了其深化客戶合作、構(gòu)建高韌性與高靈活性的供應(yīng)鏈,并持續(xù)強化生態(tài)體系和品牌國際影響力的長期承諾。
數(shù)字時代改變了解決問題的范式,將智能引入邊緣可以應(yīng)對全新的復(fù)雜挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)采集(DAQ)系統(tǒng)成為了邊緣智能的核心。在數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域,準確度和可靠性至關(guān)重要。為確保達到高準確度和完整性,隔離式精密信號鏈的重要性不容忽視。
? 以芯為基,智創(chuàng)未來。近日,領(lǐng)先的嵌入式模組廠商-米爾電子正式與國產(chǎn)FPGA企業(yè)?安路科技達成IDH生態(tài)戰(zhàn)略合作?。雙方將圍繞安路科技飛龍SALDRAGON系列高性能FPSoC,聯(lián)合開發(fā)核心板、開發(fā)板及行業(yè)解決方案,助力開發(fā)者開發(fā)成功,加速工業(yè)控制、邊緣智能、汽車電子等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用落地?。
在邊緣智能系統(tǒng)中,TinyML模型的部署和優(yōu)化至關(guān)重要,尤其是在資源受限的設(shè)備上。這類設(shè)備通常具有有限的計算能力、內(nèi)存和能源,因此優(yōu)化模型以在這些設(shè)備上高效運行變得尤為重要。本文將探討如何利用SIMD(單指令多數(shù)據(jù))指令集優(yōu)化int8矩陣乘加運算,并討論如何通過重構(gòu)計算圖實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的零跳轉(zhuǎn)流水,以優(yōu)化分支預(yù)測。
在人工智能(AI)技術(shù)日新月異的今天,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其核心驅(qū)動力,正逐步滲透到各個行業(yè)與領(lǐng)域。然而,傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往受限于計算資源和功耗,難以在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運行?,F(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)作為一種高性能、低功耗的硬件加速器,為小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署提供了理想的平臺。本文將深入探討適用于FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及它們在邊緣智能應(yīng)用中的獨特優(yōu)勢。
目前全球大概約有90%的AI都運行在基于Arm架構(gòu)的CPU上面。而隨著Arm在硬件、軟件和生態(tài)上的合力,以及像AFA這樣的創(chuàng)新授權(quán)模式的開啟,預(yù)計未來伴隨著端側(cè)AI的爆發(fā),Arm的開發(fā)者陣營還會持續(xù)擴大,Arm也將會借此釋放AI前所未有的規(guī)模潛力。
想要了解“深度學習+”,我們必須回到深度學習技術(shù)在中國落地生根的歷史當中。2006年,辛頓等人意外發(fā)現(xiàn)了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來的全新可能性,就此將上世紀80年代已經(jīng)產(chǎn)生的機器學習技術(shù),推動到了深度學習的新階段,而深度學習技術(shù)在一系列AI測試任務(wù)上的優(yōu)異表現(xiàn),也重新燃起了人們對AI的期待??陀^來說,經(jīng)歷了兩次寒冬的AI技術(shù),能夠再次復(fù)興的核心要素就是深度學習技術(shù)的出現(xiàn)。
提高生產(chǎn)力和降低運營成本,是所有企業(yè)/工廠努力追求的目標,由此引發(fā)對增強邊緣智能新技術(shù)的需求暴增。不過您可能會好奇,“邊緣是什么意思”?在ADI看來,“邊緣”是機器與現(xiàn)實世界融合或交互之地。
無論構(gòu)建什么樣的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),都必須具備三個“必備”要素:傳感器節(jié)點、網(wǎng)關(guān)和云網(wǎng)絡(luò)。
集成硬件與軟件,構(gòu)建邊緣到云應(yīng)用 2017年,臺北–全球嵌入式計算領(lǐng)導廠商研華科技,繼2016年推出物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)后,研華整合更多的軟件模組與服務(wù),進一步推出EIS-Edge I
根據(jù)SAR Insight & Consulting最新的人工智能/機器學習嵌入式芯片數(shù)據(jù)庫顯示,在2019-2024年,全球支持人工智能的設(shè)備和邊緣計算的CAGR將以64.2%的速度增長。
本文討論毫米波技術(shù)如何為自主機器人提供邊緣智能,使傳感器能夠做出實時決策,以減緩或停止機器人,并確保其在工業(yè)機器人應(yīng)用中的持續(xù)性能。
2017年,臺北–全球嵌入式計算領(lǐng)導廠商研華科技,繼2016年推出物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)后,研華整合更多的軟件模組與服務(wù),進一步推出EIS-Edge Intelligence Server——IoT邊緣智能服務(wù)器系列。