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凡亿是国内领先的电子研发和技术培训提供商,是国家认定的高新技术企业。以“凡亿电路”“凡亿教育”作为双品牌战略,目前近110万电子会员,技术储备为社会持续输送7万余人高级工程师,服务了1万多中小型企业合作伙伴。
Sora也好,ChatGPT也好,大模型训练的背后是由高算力芯片所组成的大规模运算网络。Meta等巨头一出手就是几十万个高算力芯片,近千亿的投资来建设数据中心。而作为终端的AI产品,比如AI PC,AI手机,AI汽车,AI智能家居,依赖的就是终端产品内的算力芯片。图1: 典型的8xGPU算力系统(
当大多数人想到人工智能(AI)时,他们通常能想到的是能够生成新文本、图像或语音内容的应用。像ChatGPT这样流行的文本应用(在几天内就吸引了超过100万用户)在市场上迅速崛起并被广泛采用。而手机用户则经常使用语音搜索功能。这些应用有什么共同点呢?它们都依赖于云端来处理AI工作负载。尽管云端生成式A
机器狗是一种基于人工智能、机器学习、控制系统和传感技术的智能机器人,能够模拟真实狗的动作,如走路、跑步、抓取物体等,同时拥有语音识别和控制等复杂功能。机器狗的研发涉及到机械工程、电子信息工程、生物学、计算机科学等多个学科领域,促进了不同学科
边缘AI(Edge AI)是当前人工智能技术发展的重要方向,它将AI算法直接部署在靠近数据生成源头的边缘设备上,实现本地数据处理与决策,而非依赖远程云端服务器。这种架构将智能下沉至设备端,解决了传统云端AI在带宽、延迟、隐私等方面的瓶颈,成为物联网、工业自动化和智能设备的关键技术。如老wu之前发表的
半导体行业里通常会把半导体芯片分为数字芯片和模拟芯片。其中,数字芯片的市场规模占比较大,达到70%左右。数字芯片,还可以进一步细分,分为:逻辑芯片、存储芯片以及微控制单元(MCU)。存储芯片和MCU以后再介绍,今天小枣君重点讲讲逻辑芯片。逻辑芯片,其实说白了就是计算芯片。它包含了各种逻辑门电路,可以
烧结银如何改变智能体?智能体包含智能机器人、智能汽车等多种设备,烧结银AS9376凭借高导电性、高散热性和高粘结力等特性,在智能体中有着广泛应用,以下是具体介绍:AS9376无压烧结银一 烧结银在智能机器人中的应用电机控制:智能机器人的运动
本文来自“《AI时代的网络:网络定义数据中心》”,在网络设计方面,避免常见的误解至关重要。一个普遍的误解是,改变端到端链AI 部署来说可能是可以接受的,但在现实中,这可能会导致时延增加和性能损失。在为 AI构建网络时,其他误解包括:新兴 AI 的持续发展、交换机基数是否关键、浅层和深度缓冲区架构、网
在当今科技迅猛发展的时代,人工智能(AI)与半导体的结合正在成为塑造未来半导体行业的主导因素,这一趋势在全球技术竞赛中愈发显著。本文将深入探讨半导体中的人工智能为何成为下一场大型科技竞赛的核心,以及这一融合如何影响半导体行业的未来发展。1、
人工智能(AI)正在改变网络安全的格局,提供独特的解决方案,同时也带来严峻的挑战。它的不断增长从根本上改变了威胁识别和管理的方式。然而,同样的技术也为网络犯罪分子提供了支持,制造出更加复杂和危险的攻击。为了解决这些问题,有必要探索人工智能在
在当今科技迅猛发展的背景下,人工智能(AI)和量子计算作为两大革命性技术,它们的发展和应用前景备受瞩目。本文将探讨人工智能是否能够让量子计算变得不再必要,以及这两种技术的未来融合前景。人工智能与量子计算的基本概念人工智能(AI)人工智能是指
量子机器学习(QML)作为量子计算与人工智能(AI)结合的前沿领域,正以惊人的速度崛起。随着量子计算技术的不断突破,机器学习的潜力和应用范围得到了前所未有的扩展。量子力学和人工智能的融合为各行各业带来了革命性的变化,从金融、医疗保健到制药、
将人工智能 (AI) 融入工业领域需要务实的转变,强调强大的数据基础设施而非生成技术。随着人工智能的采用加速到 2025 年,专注于可扩展、适应性强的解决方案而非生成人工智能 (GenAI) 将成为关键。关键要素将包括数据质量、治理和实际用
机器能有自我意识吗?随着自主人工智能(AI)的发展,这些系统是否能够真正实现自我意识的问题变得更加重要。技术已经取得了长足的进步,但要制造出像人类一样思考和感觉的机器,还有很长的路要走。但通往自我意识机器的道路不再只存在于科幻小说中。什么是
1:AI芯片分类市场上很多AI芯片,令人眼花缭乱。根据其应用范围,大体上可以分为几类 终端AI芯片:终端AI芯片要求功耗低,算力需求也相对较低,主要是AI推理的应用。终端AI芯片以各种带AI模块的MCU来呈现,专注于某一类应用,例如,智能音箱里面的AI芯片,可以用于语音识别。智能门锁的AI芯片,可以
随着通用人工智能(AGI)的快速发展,这一技术趋势将在未来几年深刻影响全球技术战略,重塑从医疗健康、金融到制造等各行各业的运作方式。AGI因其类人的学习和推理能力被视为人工智能的下一代目标。预计到2025年,AGI的广泛应用将带来前所未有的
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