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#边缘AI#并行计算 #GPU 为什么GPU如此适合AI加速 http://t.cn/A6dDVYIp
发布了头条文章:《Imagination宣布推出 E-Series GPU:开启Edge AI 与图形处理新时代》 http://t.cn/A6dgDxBB
中国为何同时面临算力过剩与短缺 ?http://t.cn/A6d96MN8 随着DeepSeek近期的突破性进展占据新闻头条,一个更深层次的问题依然存在:中国政府是否真的在推动实现通用人工智能(AGI)?如果是的话,它在计算资源分配中可能扮演了何种角色?
CPU渲染、GPU渲染、XPU渲染详细对比:哪个渲染最快,哪个效果最好?http://t.cn/A6d968lm 在主流的渲染模式分类中,按照渲染硬件的类型,即CPU渲染、GPU渲染,是非常常见的模式。不过随着硬件和图形、软件技术的发展,XPU渲染,也逐渐成为日益常见的类型。
写给小白的芯片封装入门科普http://t.cn/A6d96owp 这一部分,在行业里也被称为后道(Back End)工序,一般都是由OSAT封测厂(Outsourced Semiconductor Assembly and Test,外包半导体封装与测试)负责。
18个常用的强化学习算法整理:从基础方法到高级模型的理论技术与代码实现 http://t.cn/A6d96tzc 本文系统讲解从基本强化学习方法到高级技术(如PPO、A3C、PlaNet等)的实现原理与编码过程,旨在通过理论结合代码的方式,构建对强化学习算法的全面理解。
边缘计算与AI融合:技术创新与产业变革的交汇点http://t.cn/A6d96h1j 本文将深入探讨边缘计算与AI的技术融合、协同创新、应用场景以及未来发展前景,旨在为边缘计算社区的读者提供前瞻性的见解与启发,助力技术创新与产业应用的深度结合。
从AI算力爆发到图形革命 ,Imagination重构嵌入式设备的性能平衡模式http://t.cn/A6d96lY4 4月15日,慕尼黑上海电子展拉开帷幕。此次展览将持续三天,不仅吸引了半导体、传感器、海内外展商参展;同期举办的“创新论坛”更是众多行业人士关注的重点。4月15日下午,Imagination 中国高级业务经理黄音出
IMG DXD GPU支持基于硬件的DirectX Feature Level 11_0接口,专为云游戏和桌面图形体验而设计,其API覆盖范围包括运行流行的PC游戏和基于Windows的应用程序。
IMG DXT 是 lmagination 颇具突破性的光线追踪 GPU,可为所有移动设备用户带来顶尖的图形处理效果。提供更高的性能水平和能效,同时将价格合理且可用的光线追踪带入主流设备中。 PowerVR Photon架构是世界上第一个针对移动设备优化的光线追踪架构。 下载白皮书,了解更多Photon架构!
读懂极易并行计算:定义、挑战与解决方案http://t.cn/A6d9iRyY GPU经常与人工智能同时提及,其中一个重要原因在于AI与3D图形处理本质上属于同一类问题——它们都适用极易并行计算。http://t.cn/A6d9iRyY
下载白皮书 | AI处理器的真正本质http://t.cn/A6d9iils 该白皮书作者为Imagination产品管理副总裁 Dennis Laudick。在白皮书中,他对AI及其相关硬件选项进行了分类,特别聚焦于设备端(即边缘) AI,为大家提供了实用的背景知识,帮助大家更好地理解聚焦AI的新一波热潮。http://t.cn/A6d9iils
上海见!Imagination与您相约2025慕尼黑电子盛会 时间:4月15日14:45-15:10 地点:上海新博览会展中心N5馆2楼M50会议室 主题:从AI算力爆炸到图形革命:如何重构嵌入式设备的性能平衡公式 嘉宾:黄音,Imagination高级业务发展经理
AI也有人格面具,竟会讨好人类?大模型的「小心思」正在影响人类判断,来源:新智元http://t.cn/A6r94tCO
算力领域常用名词解释,来源:超算百科 http://t.cn/A6r942yF本文系统地整理和解释了算力领域中常用的数十个关键名词,并按照以下维度进行了分类:基础概念、系统架构、硬件架构、基础运算类型、计算模式、相关软件架构与部署模式、浮点精度格式、算力类型、算力关联与服务、算力评估指标以及算力战略
Imagination通过采用了全新的“分布式安全机制”解决方案,使 DXS GPU在性能、功耗或面积(PPA)开销远小于现有的两种主要方法,实现了 ASIL-B功能安全。 Imagination是如何实现的?这项创新的背后有哪些技术亮点? 下载完整白皮书,了解更多技术细节,欢迎与我们交流讨论!
详解 LLM 推理模型的现状http://t.cn/A6r54i8i 2025年,如何提升大型语言模型(LLM)的推理能力成了最热门的话题之一,大量优化推理能力的新策略开始出现,包括扩展推理时间计算、运用强化学习、开展监督微调和进行提炼等。本文将深入探讨LLM推理优化领域的最新研究进展,特别是自DeepSeek R1发布后兴