• CCIX在高速緩存一致性主機到FPGA接口中的應(yīng)用評估

    隨著數(shù)據(jù)中心、云計算和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的快速發(fā)展，對高性能計算和異構(gòu)計算的需求日益增長。在這樣的背景下，緩存一致性互聯(lián)標準CCIX（Cache Coherent Interconnect for Accelerators）逐漸成為連接主機處理器（如CPU）和加速器設(shè)備（如FPGA）的關(guān)鍵技術(shù)。本文旨在評估CCIX在構(gòu)建高速緩存一致性主機到FPGA接口中的應(yīng)用，探討其優(yōu)勢、挑戰(zhàn)，并提供相關(guān)代碼示例。

  • 使用機器學習預(yù)測FPGA的執(zhí)行時間與功耗：一種創(chuàng)新的方法

    隨著科技的飛速發(fā)展，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）在高性能計算、數(shù)據(jù)中心、人工智能等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，F(xiàn)PGA設(shè)計的復雜性和功耗問題一直是制約其性能提升的關(guān)鍵因素。近年來，機器學習（ML）技術(shù)的興起為FPGA的執(zhí)行時間與功耗預(yù)測提供了新的解決方案。本文將探討如何使用機器學習進行FPGA的執(zhí)行時間與功耗預(yù)測，并分析其優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。

  • 在MCU端部署GRU模型實現(xiàn)鼾聲檢測：科技與健康管理的融合

    隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學習模型在各個領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。特別是在醫(yī)療健康領(lǐng)域，深度學習模型的引入為疾病的早期檢測、持續(xù)監(jiān)測和健康管理提供了全新的解決方案。鼾聲檢測作為睡眠呼吸障礙監(jiān)測的重要一環(huán)，也受益于深度學習技術(shù)的發(fā)展。本文將探討在微控制器單元（MCU）端部署門控循環(huán)單元（GRU）模型實現(xiàn)鼾聲檢測的技術(shù)背景、實現(xiàn)方法及其潛在應(yīng)用。

  • PIC64GX MPU 面向智能邊緣計算應(yīng)用

    智慧城市、遠程監(jiān)控、自動駕駛汽車和智能視覺等多種應(yīng)用對智能邊緣計算的需求正在不斷增加。在本文中，我們重點介紹 Microchip Technology 全新 PIC64GX 系列 64 位微處理器的一些功能。

  • 利用光伏能源驅(qū)動無電池物聯(lián)網(wǎng)

    隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的設(shè)備連接到網(wǎng)絡(luò)中，使得我們的生活和工作變得更加智能化和便捷。然而，傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備大多依賴電池供電，這不僅增加了維護成本，還對環(huán)境造成了不小的負擔。近年來，利用光伏能源驅(qū)動無電池物聯(lián)網(wǎng)的概念逐漸興起，為解決這一問題提供了新的思路。本文將探討光伏能源在無電池物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展方向。

  • 企業(yè)生成式 AI 應(yīng)用的架構(gòu)模式：DSFT、RAG、RAFT 和 GraphRAG

    最佳設(shè)計的企業(yè)架構(gòu)是任何組織 IT 系統(tǒng)的支柱，它支持實現(xiàn)組織業(yè)務(wù)目標的基礎(chǔ)構(gòu)建塊。架構(gòu)包括最佳實踐、明確概述的策略、通用框架和指導方針，供工程團隊和其他利益相關(guān)者選擇正確的工具來完成任務(wù)。企業(yè)架構(gòu)主要由支持業(yè)務(wù)線的架構(gòu)團隊管理。在大多數(shù)組織中，架構(gòu)團隊負責概述架構(gòu)模式和通用框架，這將有助于工程和產(chǎn)品團隊不必花費數(shù)小時的精力進行概念驗證，而是幫助他們采用基于模式設(shè)計核心構(gòu)建塊的策略。

  • 理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種系統(tǒng)，或者說是神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)，它使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù)，從而解決復雜的問題。雖然網(wǎng)絡(luò)類型多種多樣，但本系列文章將僅關(guān)注卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 的主要應(yīng)用領(lǐng)域是模式識別和對輸入數(shù)據(jù)中包含的對象進行分類。CNN 是一種用于深度學習的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種網(wǎng)絡(luò)由一個輸入層、幾個卷積層和一個輸出層組成。卷積層是最重要的組件，因為它們使用一組獨特的權(quán)重和過濾器，使網(wǎng)絡(luò)能夠從輸入數(shù)據(jù)中提取特征。數(shù)據(jù)可以有多種不同的形式，例如圖像、音頻和文本。這種特征提取過程使 CNN 能夠識別數(shù)據(jù)中的模式。通過從數(shù)據(jù)中提取特征，CNN 使工程師能夠創(chuàng)建更有效、更高效的應(yīng)用程序。為了更好地理解 CNN，我們將首先討論經(jīng)典的線性規(guī)劃。

  • 機器學習和人工智能如何改變移動應(yīng)用中的醫(yī)療診斷

    長期以來，醫(yī)療保健一直是一個數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域，而如今，人工智能和機器學習的融合正在開辟新的領(lǐng)域，尤其是在診斷領(lǐng)域。作為開發(fā)人員，我們處于這一轉(zhuǎn)變的前沿，構(gòu)建移動應(yīng)用程序，幫助患者和醫(yī)療保健專業(yè)人員更快地做出更好的決策。從提高診斷準確性到加快早期疾病檢測，人工智能驅(qū)動的移動應(yīng)用程序正成為現(xiàn)代醫(yī)療保健中不可或缺的工具。

  • 分布式互斥的高效容錯解決方案

    在分布式系統(tǒng)領(lǐng)域，確保在任何給定時間只有一個進程可以訪問共享資源至關(guān)重要——這就是互斥發(fā)揮作用的地方。如果沒有可靠的方法來實施互斥，系統(tǒng)很容易遇到數(shù)據(jù)不一致或競爭條件等問題，從而可能導致災(zāi)難性的故障。隨著分布式系統(tǒng)變得越來越復雜，對管理共享資源訪問的強大算法的需求變得越來越重要。

  • 定義 2024 年的 7 種產(chǎn)品設(shè)計趨勢

    進入 2024 年，令人著迷的技術(shù)融合為新型創(chuàng)新設(shè)備打開了大門。人工智能/機器學習、電池創(chuàng)新、先進機器人技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的并行路徑正在碰撞，為解決新舊挑戰(zhàn)提供了新穎的方法。

  • 通過智能分塊和元數(shù)據(jù)集成獲得更好的搜索結(jié)果

    通常，我們開發(fā)基于 LLM 的檢索應(yīng)用程序的知識庫包含大量各種格式的數(shù)據(jù)。為了向LLM提供最相關(guān)的上下文來回答知識庫中特定部分的問題，我們依賴于對知識庫中的文本進行分塊并將其放在方便的位置。

  • 深度學習實踐者指南

    我們的世界正在經(jīng)歷一場由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的人工智能革命。隨著 Apple Intelligence 和 Gemini 的出現(xiàn)，人工智能已經(jīng)普及到每個擁有手機的人。除了消費者人工智能之外，我們還將深度學習模型應(yīng)用于汽車、金融、醫(yī)療、制造業(yè)等多個行業(yè)。這促使許多工程師學習深度學習技術(shù)并將其應(yīng)用于解決項目中的復雜問題。為了幫助這些工程師，必須制定一些指導原則，以防止在構(gòu)建這些黑盒模型時出現(xiàn)常見的陷阱。

  • 人工智能帶來的治理框架的演變

    我們已經(jīng)看到，有效運行項目和開展業(yè)務(wù)都依賴于治理框架。該框架列出了管理的基本原則。這些原則有助于使企業(yè)的所有主要利益相關(guān)者與指導原則目標保持一致，例如定義績效標準、確定可接受的風險水平以及確定報告的方式和內(nèi)容。這些核心思想是所有項目都必須遵守的。創(chuàng)建這樣的框架可能需要大量工作，但一旦所有利益相關(guān)者都同意這個框架，它就可以在整個項目管理生命周期中得到利用。

  • 優(yōu)化數(shù)據(jù)管理以實現(xiàn) AI 成功：行業(yè)見解和最佳實踐

    隨著人工智能 (AI) 不斷改變行業(yè)，組織在管理和利用 AI 計劃數(shù)據(jù)方面面臨越來越大的挑戰(zhàn)。最近的行業(yè)調(diào)查和專家見解強調(diào)了有效的數(shù)據(jù)管理在 AI 成功中的關(guān)鍵作用。本文探討了 AI 項目數(shù)據(jù)管理的主要趨勢、挑戰(zhàn)和最佳實踐，為開發(fā)人員、工程師和架構(gòu)師提供了寶貴的見解。

  • 智能科技與物聯(lián)網(wǎng)：編織未來美好生活的經(jīng)緯

    在21世紀的科技浪潮中，智能科技與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)如同兩股強大的驅(qū)動力，正以前所未有的速度重塑著我們的世界，為我們勾勒出一幅幅關(guān)于未來美好生活的壯麗畫卷。從智能家居到智慧城市，從智能交通到精準醫(yī)療，智能科技與物聯(lián)網(wǎng)的融合不僅極大地提升了生活品質(zhì)，更在環(huán)境保護、資源優(yōu)化配置、社會福祉等方面展現(xiàn)出無限潛力。本文將深入探討這兩者如何攜手并進，共同助力構(gòu)建一個更加智能、高效、和諧的未來社會。

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