demi的博客

未来十年，汽车半导体的发展将围绕几个关键领域展开，包括高性能计算、感知与传感器技术、通信与网络技术、能源管理与功率半导体，以及安全性与可靠性等方面。

机器学习力场方法是一类将机器学习技术应用于分子动力学模拟的技术。它通过使用机器学习算法拟合原子之间的相互作用能量和力场，使得在不牺牲精度的前提下，可以大幅度提高传统方法的效率。

本文将带您全面了解边缘技术的内涵，包括它在人工智能（AI）中的作用、核心优势，以及对运营技术（OT）和信息技术（IT）的重要意义。

本文将深入探讨汽车芯片产业链及其关键核心技术，揭示这一领域的发展现状与未来趋势。

我们总说AI有多强，但真正决定AI能否落地的，是它的两个阶段：训练（Training）和 推理（Inference）。它们就像“学霸的高考备考”和“考试当天的答题表现”，缺一不可。

展望了未来十年的关键技术趋势以及这些技术对教育、医疗、金融、制造、电力等行业带来的改变和影响，并帮助全球各国量化数智化发展进程。

液态神经网络旨在通过模拟大脑中神经元之间的动态连接来处理信息。

传统游戏中，算力的作用更多是支撑画面渲染与物理交互，而元宇宙则要求算力承担更复杂的任务

高性能计算是利用超级计算机实现并行计算的理论、方法、技术以及应用的一门技术科学，围绕利用不断发展的并行处理单元以及并行体系架构实现高性能并行计算这一核心问题

《异构算力协同白皮书》由全球计算联盟GCC智能计算产业发展委员会异构算力协同工作组牵头，中国电信作为组长单位、中国信通院、智源研究院作为副组长单位，联合产业链上下游8家伙伴共同编制完成。