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AMD 面向 ADAS 和數(shù)字座艙推出尺寸更小、成本優(yōu)化的車規(guī)級 FPGA 系列
在汽車傳感器和數(shù)字座艙中，尺寸更小的芯片器件正越來越盛行。根據(jù)咨詢機構(gòu) Yole Intelligence 的數(shù)據(jù)，高級駕駛輔助系統(tǒng)( ADAS )攝像頭市場規(guī)模在 2023 年估計為 20 億美元，預(yù)計到 2029 年將達到 27 億美元。
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借助全新 AMD Alveo? V80 計算加速卡釋放計算能力
對于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，最佳性能不僅取決于原始計算能力，還取決于高存儲器帶寬。 因此，全新 AMD Alveo? V80 計算加速卡專為具有大型數(shù)據(jù)集的內(nèi)存受限型應(yīng)用而設(shè)計，這些應(yīng)用需要 FPGA 硬件靈活應(yīng)變能力以實現(xiàn)工作負載優(yōu)化。Alveo V80 加速卡現(xiàn)已量產(chǎn)出貨，其能提供較之上一代加速卡至高 2 倍的帶寬與計算密度1，并為使用 AMD Vivado? 設(shè)計套件的 FPGA 設(shè)計人員提供簡化的開發(fā)流程。
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自適應(yīng)計算如何化解 AI 產(chǎn)品化難題
阻礙 AI 算法概念驗證 (PoC) 成為真正硬件部署的主要差距仍然存在。這些不足之處在很大程度上是由于“小數(shù)據(jù)”、數(shù)據(jù)輸入“不完美”以及更 “先進模型”的不斷演進所造成的。對于軟件開發(fā)者和 AI 科學(xué)家們來說，應(yīng)對之道便是自適應(yīng)硬件。
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自適應(yīng)計算：立足當(dāng)下布局未來的一把“瑞士軍刀”
Kiran Vishal Thanjavur Bhaaskar，賽靈思工業(yè)、視覺、醫(yī)療科學(xué)高級工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和 AI 解決方案架構(gòu)師
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蓄勢待發(fā)，點亮創(chuàng)意——首屆賽靈思自適應(yīng)計算挑戰(zhàn)賽開啟
賽靈思與全球發(fā)展速度最快的硬件學(xué)習(xí)、編程與構(gòu)建開發(fā)者社區(qū)Hackster.io攜手推出的首屆賽靈思自適應(yīng)計算挑戰(zhàn)賽( Xilinx Adaptive Computing Challenge )現(xiàn)已拉開序幕。
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Xilinx 聯(lián)手全球頂尖高校構(gòu)建自適應(yīng)計算研究集群
設(shè)在頂尖高校的世界級研究集群，將推動自適應(yīng)計算加速的全方位前沿研究
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自適應(yīng)計算怎么能抓住5G產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“萬物之鑰”？
如果將1G到4G比做一條不斷進化的直線，那么5G就是由 “直線”迅速擴張而形成的“面”。作為新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革的重要支撐技術(shù)，5G更被認為是“開啟真正萬物互聯(lián)的鑰匙”。因此在5G對經(jīng)濟、社會等各個方
小軒窗
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