邊緣ai 文章 最新資訊
車載應(yīng)用邊緣人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)
- 邊緣人工智能(AI)的快速發(fā)展,正在改變我們?cè)O(shè)計(jì)、構(gòu)建以及與機(jī)器交互的方式。通過將計(jì)算能力部署在更靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的終端側(cè),邊緣人工智能擺脫了對(duì)云端的依賴,將智能數(shù)據(jù)處理、分析與決策功能,直接賦能至分布式傳感器與終端設(shè)備。隨著邊緣系統(tǒng)日益普及且功能愈發(fā)強(qiáng)大,其推動(dòng)業(yè)務(wù)變革的潛力也隨之不斷提升。以工業(yè)場(chǎng)景為例,邊緣側(cè)具備的實(shí)時(shí)、情境感知式?jīng)Q策能力,能夠助力新一代人機(jī)界面(HMI)落地應(yīng)用。這些邊緣驅(qū)動(dòng)的解決方案助力工業(yè)用戶解鎖更深層次的運(yùn)營洞察,并為打造更具可持續(xù)性的工廠運(yùn)營模式提供支撐。然而,邊緣人工智能解決
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下一代平臺(tái)革新:Arm 驅(qū)動(dòng)物理AI與邊緣AI落地
- 隨著?CES 2026?在本周登場(chǎng),一條貫穿全場(chǎng)的脈絡(luò)迅速顯現(xiàn):人們所見、所觸、所體驗(yàn)的大多數(shù)技術(shù)與產(chǎn)品,均已構(gòu)建在?Arm?技術(shù)之上。基于?Arm?技術(shù)的平臺(tái)正在為各類產(chǎn)品和技術(shù)演示提供核心算力支撐——從在復(fù)雜環(huán)境中自主行駛的智能汽車,到能夠與人類自然交互的機(jī)器人,再到融合數(shù)字世界與現(xiàn)實(shí)空間的沉浸式擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)?(XR)?設(shè)備。這些創(chuàng)新標(biāo)志著人工智能?(AI)?發(fā)展迎來更廣泛的拐點(diǎn):AI?正日益成熟
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CES 2026:Arm 引領(lǐng)五大技術(shù)趨勢(shì)
- 2025 年是人工智能 (AI) 發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。曾經(jīng)尚處實(shí)驗(yàn)探索階段的技術(shù),如今已全面落地于汽車、消費(fèi)電子、智能家居系統(tǒng)以及新一代機(jī)器人領(lǐng)域。2026 年國際消費(fèi)電子展 (CES 2026) 恰逢行業(yè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)——智能系統(tǒng)正朝著更智能、更快速的方向演進(jìn),并加速融入人們的日常生活。 在今年的 CES 上,以下趨勢(shì)將成為 AI 領(lǐng)域發(fā)展的核心動(dòng)能:物理 AI:汽車、機(jī)器人及各類設(shè)備可感知、理解現(xiàn)實(shí)環(huán)境,并在實(shí)際場(chǎng)景中安全可靠地運(yùn)行;邊緣 AI:智能持續(xù)向用戶端遷移,驅(qū)動(dòng)日常設(shè)備實(shí)現(xiàn)更快速、更私密、
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如何讓邊緣AI變得更迅速?
- AI應(yīng)用的快速升級(jí)讓感知AI與生成式AI不再是唯一主角,通過AI智能體對(duì)一項(xiàng)復(fù)雜工作從感知、生成到實(shí)踐成為了新的可能。但諸如機(jī)械臂、機(jī)器人等對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行物理干預(yù)的AI智能體顯然不可能每一條指令都依靠遠(yuǎn)方的AI服務(wù)器提供算力支持,如果端側(cè)獲得毫米級(jí)響應(yīng)決策,并能很好的控制數(shù)據(jù)安全、優(yōu)化成本、降低對(duì)網(wǎng)絡(luò)依賴,對(duì)于AI應(yīng)用普及無疑可以更進(jìn)一步。這時(shí)候,邊緣AI自然變得愈發(fā)重要。邊緣AI可以看成云端AI的補(bǔ)充。事實(shí)上,未來AI運(yùn)算將呈現(xiàn)出訓(xùn)練與迭代在云端,推理與內(nèi)容生產(chǎn)梯度分布在云、霧、邊緣的格局。復(fù)雜的模型訓(xùn)
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Jetson Thor為物理系統(tǒng)提供邊緣AI性能
- 在最近的北美嵌入式世界大會(huì)上,英偉達(dá)推出了其最新的嵌入式系統(tǒng)模塊:Jetson Thor系列。Jetson Thor 模塊圍繞該公司的?Blackwell GPU?架構(gòu)設(shè)計(jì),可提供高達(dá) 2,070 FP4 TFLOPS 的 AI 計(jì)算,支持高達(dá) 128 GB 的 LPDDR5X 內(nèi)存,并提供 40 至 130 W 的可配置功率曲線。在 CPU 方面,該平臺(tái)包括一個(gè) 14 核 Arm Neoverse-V3AE CPU,搭配一個(gè) 2,560 核 Blackwell GPU,具有 96 個(gè)
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60℃高溫,邊緣AI如何穩(wěn)定輸出?答案:全球首款主動(dòng)散熱芯片
- 當(dāng)你手握iPhone 17 Pro,感嘆AI功能強(qiáng)大的時(shí)候,可能不會(huì)注意到——真正讓A19芯片全力輸出的,是藏在主板背面的均熱板散熱系統(tǒng)。比起AI功能的強(qiáng)大,更大的變化是蘋果開始采用均熱板散熱方式。蘋果這個(gè)舉動(dòng)也是向行業(yè)宣告:散熱,已是性能競(jìng)賽的核心戰(zhàn)場(chǎng)。而今天我們要說的這個(gè),是比手機(jī)散熱更前沿的新一代的技術(shù)——一顆專門為散熱而生的芯片。這是全球首個(gè)固態(tài)主動(dòng)散熱解決方案,靠這一塊芯片,便能完成散熱。他尺寸只有27.5 x 41.5 mm,厚度2.65 毫米,而重量只有7g。首個(gè)主動(dòng)散熱芯片——Airjet
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為什么存內(nèi)計(jì)算對(duì)邊緣AI如此重要
- 在流行媒體中,“AI”通常意味著在昂貴、耗電的數(shù)據(jù)中心中運(yùn)行的大型語言模型。但是,對(duì)于許多應(yīng)用程序,在本地硬件上運(yùn)行的較小模型更適合。自動(dòng)駕駛汽車需要實(shí)時(shí)響應(yīng),沒有數(shù)據(jù)傳輸延遲。醫(yī)療和工業(yè)應(yīng)用通常依賴于無法與第三方共享的敏感數(shù)據(jù)。但是,盡管邊緣 AI 應(yīng)用程序可以更快、更安全,但它們的計(jì)算資源要有限得多。它們沒有 TB 內(nèi)存占用或有效無限的功率。對(duì)于數(shù)據(jù)中心來說,可能有些抽象的約束對(duì)邊緣人工智能施加了硬性限制。在 2025 年 IEEE 國際內(nèi)存研討會(huì)的一篇特邀論文和隨后的預(yù)印本中,ETH 計(jì)算機(jī)科學(xué)教授
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Arm為v9邊緣AI平臺(tái)提供靈活訪問
- Arm Flexible Access 是一種在 Arm 上進(jìn)行設(shè)計(jì)的低成本機(jī)制,將可用于 Armv9 邊緣 AI 平臺(tái)。 今年早些時(shí)候推出的 Armv9 邊緣 AI 平臺(tái)包括 Arm Cortex-A320 CPU 和 Arm Ethos-U85 NPU,可支持具有超過 10 億個(gè)參數(shù)的設(shè)備上 AI 模型,以及先進(jìn)的 Armv9 安全技術(shù),例如指針身份驗(yàn)證碼 (PAC)、分支目標(biāo)識(shí)別 (BTI) 和內(nèi)存標(biāo)記擴(kuò)展 (MTE),以保護(hù)邊緣的關(guān)鍵應(yīng)
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邊緣AI開發(fā)套件減少嵌入式集成
- 邊緣人工智能的實(shí)施給使用資源受限的嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)人員帶來了重大的技術(shù)挑戰(zhàn)。英飛凌科技股份公司通過 DEEPCRAFT AI 套件擴(kuò)展了其邊緣 AI 產(chǎn)品組合。該套件是軟件、工具和解決方案的集合,旨在解決將人工智能整合到嵌入式產(chǎn)品中時(shí)常見的集成障礙。該套件現(xiàn)已上市,并已針對(duì)英飛凌的 PSOC Edge 微控制器進(jìn)行了優(yōu)化。DEEPCRAFT AI 套件旨在在整個(gè)開發(fā)過程中為應(yīng)用程序設(shè)計(jì)人員提供支持,從初始模型創(chuàng)建到在低功耗硬件上部署。該套件解決了關(guān)鍵的工程挑戰(zhàn),包括嵌入式目標(biāo)的模型優(yōu)化、功耗限制
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邊緣AI推理速度提高5倍,內(nèi)存只需要一半
- 我第一次聽說亞閾值數(shù)字設(shè)計(jì)技術(shù)是在許多個(gè)月前,但只是在相對(duì)簡單的產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)(例如手表)的背景下。當(dāng)我發(fā)現(xiàn) Ambiq 的人們正在利用這項(xiàng)技術(shù)來設(shè)計(jì)整個(gè)超低功耗處理器時(shí),我感到震驚。簡而言之,在傳統(tǒng)的 CMOS 設(shè)計(jì)中,晶體管使用遠(yuǎn)高于 Vth(晶體管剛剛開始傳導(dǎo)電流的閾值電壓)的電源電壓在完全關(guān)斷和完全開啟狀態(tài)之間切換,對(duì)于現(xiàn)代 MCU,通常為 0.8V 至 1.0V。相比之下,Ambiq 的 SPOT 電路在亞閾值區(qū)域(通常約為 0.3-0.5 V)工作,該區(qū)域的電流呈指數(shù)級(jí)小。這將有功和漏電功耗降低一個(gè)
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什么是JESD209-6,為什么它對(duì)邊緣AI很重要?
- JESD209-6 是 JEDEC 最近發(fā)布的 LPDDR6(低功耗雙倍數(shù)據(jù)速率 6)標(biāo)準(zhǔn),代表了存儲(chǔ)技術(shù)的重大飛躍,特別是對(duì)于功率預(yù)算有限的設(shè)備而言。它對(duì)于下一代移動(dòng)設(shè)備、人工智能應(yīng)用和邊緣計(jì)算至關(guān)重要,在這些領(lǐng)域,高性能和能效至關(guān)重要。它還有望幫助限制數(shù)據(jù)中心應(yīng)用的功耗。一些關(guān)鍵功能和改進(jìn)包括增加帶寬(路徑高達(dá) 38.4 Gbps)、更低的能耗以及增強(qiáng)的可靠性、可用性和可維護(hù)性 (RAS)。例如,數(shù)據(jù)總線反轉(zhuǎn) (DBI) 旨在提高內(nèi)存作的性能和能效。每行激活計(jì)數(shù) (PRAC) 通過監(jiān)控和管理行激活來幫
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Alif詳細(xì)闡述了生成式邊緣AI的單一架構(gòu)
- 一個(gè) MCU 和兩個(gè)融合處理器構(gòu)成了 Alif Semiconductor 開發(fā)的第二代微控制器。Ensemble E4、E6 和 E8 使用通用架構(gòu)。Ensemble E4 (MCU) 使用 Arm 雙 Cortex-55 內(nèi)核,Ensemble E6 和 E8 融合處理器分別基于 Arm Cortex-32 內(nèi)核和雙 Cortex-32 內(nèi)核。Alif 表示,它是第一家使用 Arm Ethos-U85 NPU(神經(jīng)處理單元)的芯片供應(yīng)商,該單元支持基于 Transformer 的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。“人工智
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Arm洞察與思考:為什么AI向邊緣遷移的速度超乎想象
- 人工智能?(AI) 正在以驚人的速度發(fā)展。企業(yè)不再僅僅是探索?AI,而是積極推動(dòng)?AI 的規(guī)模化落地,從實(shí)驗(yàn)性應(yīng)用轉(zhuǎn)向?qū)嶋H部署。隨著生成式模型日益精簡和高效,AI 的重心正從云端轉(zhuǎn)向邊緣側(cè)。如今,人們不再質(zhì)疑邊緣?AI 是否能實(shí)現(xiàn)規(guī)模化——它已然成為現(xiàn)實(shí)。Arm 最新發(fā)布了《AI效率熱潮:更小的模型與加速的計(jì)算正驅(qū)動(dòng)?AI無處不在》報(bào)告,該報(bào)告深度解析了驅(qū)動(dòng)這一轉(zhuǎn)變的核心因素,以及其如何重塑半導(dǎo)體、AI 和終端設(shè)備生態(tài)系統(tǒng)。更智能的模型正推動(dòng)計(jì)算能力的爆發(fā)
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有哪些工具可用于優(yōu)化邊緣 AI 性能?
- 開發(fā)人員可以求助于模型優(yōu)化框架和庫、模型優(yōu)化、蒸餾和壓縮工具,以及特定于硬件的優(yōu)化工具和開發(fā)平臺(tái)來優(yōu)化邊緣 AI 性能。Kubernetes 和容器化為優(yōu)化 AI 邊緣性能提供了額外的工具。框架和庫是預(yù)先編寫的代碼的集合。庫是開發(fā)人員可用于實(shí)現(xiàn)特定功能的組件、類和方法的集合。框架提供的代碼已經(jīng)執(zhí)行了特定功能。庫提供靈活性和控制力,但在構(gòu)建代碼時(shí)需要更多的手動(dòng)工作。另一方面,框架可以提供結(jié)構(gòu)和更完整的解決方案,但可能會(huì)限制靈活性。框架可以包括庫(圖 1)。圖 1.框架調(diào)用代碼,代碼可以從框架內(nèi)或獨(dú)立調(diào)用庫。
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恩智浦i.MX 95系列推動(dòng)邊緣AI創(chuàng)新
- 在本系列博文的第一部分,我探討了恩智浦i.MX 95系列如何將新功能安全技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)環(huán)境、汽車領(lǐng)域及其他邊緣應(yīng)用。在接下來的文章中,我將進(jìn)一步闡述i.MX 95系列如何賦能邊緣計(jì)算,實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的AI功能。近年來,AI創(chuàng)新呈指數(shù)級(jí)增長。其中,大量關(guān)注點(diǎn)集中在基于云的生成式AI應(yīng)用(如ChatGPT)。然而,這些應(yīng)用的運(yùn)行成本高,并伴隨高能耗問題。相比之下,邊緣處理通過本地化存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和隱私信息,提供了一種快速、高效且安全的信息管理解決方案。恩智浦在邊緣處理領(lǐng)域擁有深厚的積累,而全新i.MX 95系列更是將這一
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