打破定制加速器的桎梏:在边缘AI中拥抱灵活性
demi 在 周三, 07/03/2024 - 10:00 提交
Imagination在边缘AI的交付中采取软件优先的方法,以最大化硬件的可编程性和灵活性。启用优化库等软件和工具包提供了一种机制,以实现最高效率和对调度及内存管理的严格控制。
Imagination在边缘AI的交付中采取软件优先的方法,以最大化硬件的可编程性和灵活性。启用优化库等软件和工具包提供了一种机制,以实现最高效率和对调度及内存管理的严格控制。
生成式人工智能(AI)成为2023年最激动人心的科技故事。其影响力堪比互联网和智能手机的出现。
量化、修剪和师生模型只是使深度学习更有效地打开边缘人工智能用例的几种方法。
本文探讨了我们对2023年人工智能的预期,以及它将如何影响我们的生活。
由于边缘人工智能,模型压缩策略变得非常重要。
NeuRRAM芯片可以不用从云端发送与接收信息,直接在内存内进行AI处理,能够消除计算单元和内存单元之间的分离。
曾经很“玄妙”的人工智能(AI)正在随着物联网应用的拓展,势不可挡地在我们的身边“落地”,我们正在步入边缘AI的时代。
人工智能在市场行业中的突出地位,使其不再是一种单一的技术,而是为不同行业提供不同用途的众多分支。
在科技领域,我们听惯了AI人工智能,边缘计算,却很少涉及两者的交叉与融合:边缘AI,那么边缘计算与边缘AI是什么,两者有什么区别呢?
近年来,物联网设备数量呈线性增长趋势。根据艾瑞测算, 2020年,中国物联网设备的数量达74亿,预计2025年突破150亿个。同时,设备本身也变得越来越智能化,AI与互联网在实际应用中的融合,将推动我们步入“万物互联”时代,由此产生的数据也将发生爆炸式增长。