ai on arm 文章最新資訊

Google I/O 大會首日: AI當(dāng)?shù)溃珹R“幸存”，VR失蹤

谷歌作為科技巨頭公司，一舉一動都備受市場關(guān)注，而一年一度的I/O大會更是眾人關(guān)注的焦點，其首日發(fā)布的內(nèi)容通常都非常重要。但從今年的大會首日來看，AR/VR的情況看起來似乎并不十分樂觀。
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商湯科技張文：中國AI人才缺口超過500萬

　　此前早些時候我們曾報道過，由商湯科技公司、華東師范大學(xué)慕課中心、上海知名高中優(yōu)秀教師共同編著的全球首部人工智能基礎(chǔ)教材——《人工智能基礎(chǔ)(高中版)》于近日正式發(fā)布，華東師范大學(xué)第二附屬中學(xué)、上海交通大學(xué)附屬中學(xué)、清華大學(xué)附屬中學(xué)、上海市市西中學(xué)等40所學(xué)校成為首批“人工智能教育實驗基地學(xué)校”。　　商湯科技總裁張文　　在該教材的發(fā)布會現(xiàn)場，商湯科技總裁張文發(fā)表了演講，他表示，“人工智能產(chǎn)業(yè)的競爭，說到底是人才和知識儲備的競爭。據(jù)騰訊
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一文看盡微軟Build2018：新的AI戰(zhàn)略和更開放的微軟

微軟釋放的信息要更加開放，他們希望與更多伙伴共同合作發(fā)展云計算和人工智能等技術(shù)。
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地平線吳強(qiáng)：AI高等研究院是賦能產(chǎn)業(yè)的變革力量

　　4月23日，南京人工智能高等研究院在地平線團(tuán)隊，清華大學(xué)張鈸院士領(lǐng)銜的AI學(xué)者團(tuán)隊，以及南京市政府的支持下正式成立。在市場趨勢、巨頭加持、團(tuán)隊過硬、戰(zhàn)略明晰、產(chǎn)品優(yōu)越等利好因素下，地平線被業(yè)界頻頻看好，或可領(lǐng)銜國內(nèi)ADAS和自動駕駛領(lǐng)域。作為公司掌舵者之一，地平線科技工程副總裁、工程院院長、南京研發(fā)中心總經(jīng)理吳強(qiáng)博士接受了OFweek人工智能網(wǎng)的專訪，暢談其在“產(chǎn)學(xué)研”落地上的最新動作——主導(dǎo)南京人工智能高等研究院。　　一年前，因為英特爾的一個大手筆
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Arm發(fā)布Artisan?物理IP，將加速基于臺積電22nm ULP/ULL平臺的主流移動和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備SoC設(shè)計

　　Arm宣布旗下Arm?Artisan?物理IP將應(yīng)用于臺積電基于Arm架構(gòu)的SoC設(shè)計22nm超低功耗(ULP)和超低漏電(ULL)平臺。臺積電22nmULP/ULL技術(shù)針對主流移動和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行了優(yōu)化，與上一代臺積電28nm HPC+平臺相比，在提升基于Arm的SoC性能的同時，更顯著降低功耗和硅片面積。　　“本次發(fā)布的下一代工藝技術(shù)能夠以更低的功耗、在更小的面積上滿足更多的功能需求，”Arm物理設(shè)計事業(yè)群總經(jīng)理Gus Yeung指出，“Artisan物理IP與臺積電22nmU
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研究者又發(fā)現(xiàn)8個CPU新漏洞，英特爾、ARM等芯片受影響

　　5月4日上午消息，德國計算機(jī)雜志本周四報道稱，研究人員在計算機(jī)CPU內(nèi)找到8個新漏洞，這些漏洞與Metldown、Spectre有點相似。　　雜志還說，英特爾準(zhǔn)備發(fā)布補(bǔ)丁，修復(fù)漏洞，ARM的一些芯片也受到影響，至于AMD芯片是否也存在同樣的問題，研究人員正在調(diào)查。目前沒有披露信息的來源，因為研究人員會優(yōu)先通知相應(yīng)公司，在公司找到修復(fù)補(bǔ)丁之后再公開自己的發(fā)現(xiàn)。　　1月份，研究人員發(fā)現(xiàn)了Meltdown和Spectre漏洞，谷歌Project Zero就是最早發(fā)現(xiàn)的團(tuán)隊之一。這一次，其中一個漏洞也
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AWorks的哲學(xué)思想

　　一、思維差異　　蘋果之所以成為全球最賺錢的公司，關(guān)鍵在于產(chǎn)品的性能超越了用戶的預(yù)期，且因為大量可重用的核心領(lǐng)域知識，綜合成本做到了極致。Yourdon和Constantine在《結(jié)構(gòu)化設(shè)計》一書中，將經(jīng)濟(jì)學(xué)作為軟件設(shè)計的底層驅(qū)動力，軟件設(shè)計應(yīng)該致力于降低整體成本。人們發(fā)現(xiàn)軟件的維護(hù)成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于它的初始成本，因為理解現(xiàn)有代碼需要花費時間，而且容易出錯。同時改動之后，還要進(jìn)行測試和部署。由于缺乏科學(xué)的軟件工程方法，不僅軟件難以重用，而且擴(kuò)展和維護(hù)難度很大，從而導(dǎo)致開發(fā)成本居高不下。　　更多的時候，程序員不
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華夏芯推出全新架構(gòu)的人工智能專用處理器內(nèi)核

2016年7月，人工智能首次納入《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》；2017年7月20日，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升國家戰(zhàn)略，2018年李克強(qiáng)總理在政府工作報告中，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)“產(chǎn)業(yè)級的人工智能應(yīng)用”。短短2年之內(nèi)，伴隨數(shù)據(jù)、計算力、算法和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施等快速迭代，人工智能已成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新舊動能轉(zhuǎn)換的重要引擎。安防領(lǐng)域一直被認(rèn)為是人工智能最先落地的行業(yè)，隨著國內(nèi)“智慧城市”、“平安城市”的不斷建設(shè)，在大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的支撐下，安防向城市化、綜合化、主動安防方向發(fā)展，智能安防成為當(dāng)前
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完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IP——DPU “聽濤”系列 SoC

算法、數(shù)據(jù)和算力并稱為新AI時代三大驅(qū)動力。如何在追求更好性能的同時實現(xiàn)低功耗、低延遲和低成本，逐漸成為擺在所有AI從業(yè)者面前的艱巨挑戰(zhàn)之一。
關(guān)鍵字：深鑒 AI DPU

AI芯片能力亟需提高，數(shù)據(jù)仍是AI核心

目前，全球技術(shù)正面臨著一場巨大的變革，智能無處不在的浪潮已然悄然到來！政府先后推出《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和《促進(jìn)新一代人工智能發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》，把AI提高到國家戰(zhàn)略層次，建立了相對完整的研發(fā)促進(jìn)機(jī)制，協(xié)同推進(jìn)AI發(fā)展。當(dāng)下，傳統(tǒng)行業(yè)例如工業(yè)控制、醫(yī)療影像、零售、汽車、安防等都在思考如何向智能方向轉(zhuǎn)型。
關(guān)鍵字：兆芯 AI X86

AI芯片企業(yè)需加強(qiáng)軟硬件協(xié)同能力

目前市場上AI主要的商業(yè)應(yīng)用場景有安防監(jiān)控、家居/消費電子和自動駕駛汽車。安防監(jiān)控以及消費電子市場已經(jīng)較為成熟，且國內(nèi)企業(yè)從產(chǎn)品能力到產(chǎn)業(yè)鏈整合能力均占據(jù)優(yōu)勢地位，是目前國內(nèi)人工智能企業(yè)展開競爭的主戰(zhàn)場。本土的汽車主機(jī)廠和零部件廠商較為弱勢，目前在無人駕駛領(lǐng)域的布局以互聯(lián)網(wǎng)等非傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)企業(yè)為主。針對不同的應(yīng)用場景，國內(nèi)的主流AI企業(yè)已經(jīng)開始從算法與架構(gòu)的實現(xiàn)向提供特定應(yīng)用場景系統(tǒng)解決方案發(fā)展并不斷向上游的ASIC芯片設(shè)計延伸。如地平線、深鑒科技等企業(yè)均已開始推出自己的芯片產(chǎn)品。
關(guān)鍵字：賽迪 AI 安防

瑞薩AI終端問題解決方案

一般人們提到的“實時響應(yīng)的邊緣AI”是指達(dá)到人類的實時響應(yīng)水平（ｍSec/毫秒級)，邊緣是指邊緣計算。而驅(qū)動整個社會、與傳感和控制結(jié)合的產(chǎn)業(yè)的運轉(zhuǎn)，則要求μSec（微秒級）的實時響應(yīng)。為了將該領(lǐng)域與邊緣計算區(qū)別開來，我們稱之為終端（Endpoint）。作為在邊緣計算與終端（Endpoint）上運行的AI加速器，最近有學(xué)者和公司提出了一種新的計算架構(gòu)方案，即比較在相同耗電量下通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行性能的數(shù)據(jù)。這是想解決設(shè)備通過云端、服務(wù)器進(jìn)行學(xué)習(xí)的高耗電問題。
關(guān)鍵字：瑞薩 AI 終端

AI從云端擴(kuò)到邊緣端，對話式平臺得到廣泛應(yīng)用

AI的部署和應(yīng)用逐步從云端擴(kuò)展至邊緣端，也就是直接部署運行在客戶端或物聯(lián)網(wǎng)終端，滿足了一定的實時性和安全性等要求。例如：Apple的Face ID, Andriod離線版人臉識別等，這主要歸功于人工智能AI芯片(或神經(jīng)處理單元NPU)在手機(jī)上的深度整合及場景落地。它解決了性能和功耗的平衡問題，同時也強(qiáng)調(diào)了軟硬件結(jié)合來完成場景的落地。
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Arm三大平臺助力建設(shè)開放式AI生態(tài)系統(tǒng)

Arm關(guān)注到，目前移動終端用戶和行業(yè)伙伴均對機(jī)器學(xué)習(xí)能力極為看重，即使是入門級移動設(shè)備的消費者也希望自己的設(shè)備能夠具有人工智能，能夠輕松支持臉部識別、手勢識別，能夠享受顯著的美圖技術(shù)。Arm當(dāng)然對用戶的這一需求義不容辭，為此推出了全新的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺Project Trillium。這是一套包括新的CPU、目標(biāo)檢測(OD)處理器、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)處理器的高度可擴(kuò)展的開放AI平臺，也支持第三方OD和ML處理單元。
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谷歌:現(xiàn)有芯片需做AI優(yōu)化至今未見成功的AI專用芯片

　　5月3日下午消息，今天Google在其中國辦公室召開關(guān)于谷歌AI技術(shù)的分享會，Google首席科學(xué)家Greg Corrado在會上就芯片問題發(fā)表了自己的見解。　　Greg表示，Google現(xiàn)在已經(jīng)開始自產(chǎn)能夠加速AI的定制化芯片，但是他并不認(rèn)為這樣的芯片是專用的AI芯片。　　“至少迄今為止我也沒有看到完全不同于傳統(tǒng)計算芯片(所謂AI芯片)的成功案例。相反，我們認(rèn)為應(yīng)對現(xiàn)有的芯片做AI方面專門的優(yōu)化，使現(xiàn)在的芯片完成AI任務(wù)時速度更快，功耗更低，整體的效益更高。”Greg說道。　　Greg以A
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