SOAFEE 利用云原生框架從最佳實踐和標準中受益。但是，汽車軟件需要增強云原生技術。其中包括使用混合應用程序和實時處理器(包括一系列加速器)的異構計算架構部署 ECU 的能力。
近期，新能源汽車制造商正在應對一些嚴峻的挑戰(zhàn)，在供應鏈上游原材料漲價和芯片短缺的情況下出現(xiàn)了交付困難和集體漲價的尷尬局面。只有從近期的交付數(shù)據(jù)才能判斷這些公司在面對這些沖擊時銷售是否還能達到預期。
加利福尼亞州圣何塞——與大多數(shù)科技行業(yè)一樣，迪恩·卡門 (Dean Kamen) 和他的團隊正被拉入人工智能矩陣?！拔一?35 年的時間建造醫(yī)療設備、胰島素泵和關鍵的生命支持系統(tǒng)……[使用] 具有閉環(huán)控制的廣為人知的算法，”卡門在接受采訪時說?！拔覀冞€沒有將神經(jīng)網(wǎng)絡或人工智能用于該領域的任何產(chǎn)品，但當我說我們將建造自主交付機器人時，所有這些都發(fā)生了變化?！?/p>
開放計算項目 (OCP) 由 Facebook 發(fā)起，旨在通過在感興趣的公司之間公開共享數(shù)據(jù)中心解決方案和構建模塊來減少超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的 OPEX 和 CAPEX。Google 于 2016 年加入 OCP，Bel Power Solutions自 OCP 開始以來一直提供符合 OCP 的電源解決方案。
預計到 2025 年將有超過 175 ZB 的數(shù)據(jù)。隨著 5G 的到來，數(shù)據(jù)中心的建設和部署以及現(xiàn)有老舊數(shù)據(jù)中心的升級工作正在蓬勃發(fā)展，從 2020 年日本奧運會開始( 6G 已經(jīng)在討論未來的發(fā)展)以及人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的發(fā)展。
在我擔任電路設計工程師的 40 年中，我學到的關鍵知識之一是，并非所有電路架構都是一樣的。一種架構可能完全適合特定設計，而另一種不同的架構可能更適合不同的場景。對以下解決方案保持開放的態(tài)度;您的特定項目將對電源管理有特定需求，因為沒有“千篇一律”的電源設計。尤其要注意您的客戶“關心”，然后利用您的電源設計專業(yè)知識來指導和建議最終客戶采用您認為最好的設計。在為任何項目選擇最佳電源解決方案時，溝通和討論必不可少。
意法半導體的數(shù)據(jù)中心電源架構戰(zhàn)略和產(chǎn)品給我留下了深刻的印象。首先，他們是Power Stamp Alliance的一員。我喜歡這樣一個事實，即在開發(fā)云數(shù)據(jù)中心電源的公司中，設計人員和采購人員都可以選擇擁有來自多個電源供應商的外形和功能的多源電源解決方案。數(shù)據(jù)中心人員也對此感到滿意。
我與 Vicor 的產(chǎn)品營銷和技術資源公司副總裁 Robert Gendron 就他們的數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略進行了交談。我首先詢問了在他們的架構中使用 GaN 的情況;Vicor 已與其他 FET 一起評估了該技術。
加利福尼亞州圣何塞——在人工智能中，硬件是尾巴，軟件是狗——這是一只非常活躍的狗。只需瀏覽流行的arXiv.org網(wǎng)站，即可找到每天發(fā)布的一到兩篇新研究論文。
本文從多個角度深入探討了在嵌入式系統(tǒng)中注入本地化 AI 的業(yè)務和技術。 圣何塞——列出從事某種形式人工智能的半導體公司很容易——幾乎所有這些公司都是如此。機器學習的廣泛潛力正在吸引幾乎所有芯片供應商探索這一新興技術，尤其是在網(wǎng)絡邊緣的推理處理方面。
許多公司一直在提供在現(xiàn)有 CPU、GPU 和 DSP 內核上運行深度學習作業(yè)的軟件。Arm 甚至舉辦了關于在其低端 Cortex-M 內核上運行計算機視覺任務的網(wǎng)絡研討會，盡管它還推出了專門用于深度學習的加速器內核。
迄今為止，我們已經(jīng)追蹤了 20 多家致力于客戶端 AI 加速器的公司——其中有幾家在中國。還有很多。 在2017 年 7 月中國人工智能初創(chuàng)公司盛行的報告中，連續(xù)創(chuàng)業(yè)者 Chris Rowen報道了我們尚未聽說過的幾個，包括 DeepGlint、Emotibot、曠視、Intellifusion、Minieye、Momenta、MorphX、Rokid、SenseTime 和 Zero視覺中的零機器人和音頻中的 AISpeech、Mobvoi 和 Unisound。
英偉達在這里是一匹黑馬。它憑借2017 年 5 月宣布的大型 Volta V100 GPU 主導了基于云的培訓市場。但它也希望通過今年晚些時候推出的 Xavier 芯片進入自動駕駛汽車領域。
我如何為數(shù)據(jù)中心供電? 克勞德·香農(nóng) (Claude Shannon ) 于 1948 年撰寫“通信的數(shù)學理論”時開始了這一切，他將信息的通信簡化為 1 和 0，本質上是二進制數(shù)字。該理論導致了在現(xiàn)實世界充滿噪音的環(huán)境中無錯誤地傳輸數(shù)據(jù)的能力。香農(nóng)在 2016 年 4 月 30 日將滿 100 歲。
既然我們已經(jīng)了解了數(shù)據(jù)中心是什么，以及一個不完美的半導體集成電路中相對較小的低效率所產(chǎn)生的令人難以置信的熱量浪費乘以令人難以置信的數(shù)百萬倍，那么讓我們來看看一些電源管理解決方案，這些解決方案將達到谷歌聲稱將減少 30% 的電轉換損耗。
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