随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI智算网络作为支撑AI应用高效运行的关键基础设施,其重要性日益凸显。在AI智算网络的构建中,网络架构的选择对于系统的性能、成本以及可扩展性等方面具有决定性的影响。当前,市场中主要存在两大主流架构:InfiniBand和RoCEv2。本文将对这两种架构进行深入探究,并分析它们之间的差异。
在图像处理领域,边缘检测是一项至关重要的技术,广泛应用于机器视觉、模式识别、图像分割和目标跟踪等任务中。传统的图像边缘检测方法多依赖于软件实现,但由于处理速度的限制,难以满足实时性的需求。FPGA(现场可编程门阵列)以其高度的并行性和可配置性,在实时图像处理领域展现出巨大的潜力。本文旨在介绍一种基于FPGA的实时图像边缘检测系统的设计与实现。
Vivado是Xilinx公司推出的一款强大的FPGA开发工具,它为用户提供了从设计到实现的全面解决方案。然而,在FPGA设计过程中,Vivado编译错误是开发者经常遇到的问题。本文将总结Vivado编译过程中常见的错误类型,并提供相应的解决策略,帮助开发者更有效地解决问题。
随着现代电子技术的不断发展,电容传感器在各个领域的应用越来越广泛。电容传感器以其高灵敏度、高分辨率和非接触测量等优点,在工业自动化、智能家居、医疗健康等领域发挥着重要作用。然而,电容传感器接口的测量精度和可靠性一直是研究的热点和难点。模拟前端IC(集成电路)作为电容传感器接口的核心部件,其测量方法的选择和优化对于提高电容传感器的性能至关重要。本文将对目前用于可靠的电容传感器接口的模拟前端IC测量方法进行综述和分析。
随着智能手机、PDA等便携式电子设备的飞速发展,背光显示技术的需求日益增长。TPS61163作为一款专为智能手机等便携式设备设计的双通道WLED驱动器,以其高效、低功耗、高精度控制等特点,成为了背光显示技术领域的佼佼者。本文旨在探讨如何实现一种基于TPS61163的双通道WLED驱动器电路设计,以满足现代便携式设备对背光显示技术的要求。
随着科技的快速发展,智能家居已经成为现代家庭的重要组成部分。在智能家居系统中,用户可以通过各种方式实现对家居设备的远程控制和管理,其中蓝牙语音识别芯片技术作为一种新兴的交互方式,为智能家居控制与管理系统带来了革命性的变革。本文将详细探讨蓝牙语音识别芯片在智能家居控制与管理系统中的作用,并分析其优势和发展前景。
在现代电子技术的发展中,集成电路作为电子系统的核心,其性能和技术水平直接决定了整个电子系统的性能和可靠性。CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)数字集成电路,作为当前应用最广泛的集成电路技术之一,其独特的结构和优异的性能使其在计算机、通信、消费电子等众多领域发挥着至关重要的作用。本文将对CMOS数字集成电路进行详细介绍,并探讨其特点。
嵌入式系统的远程桌面控制方案,其基本思想是尽可能地减少终端资源占用,最大限度地增强其适用范围,以此达到增强应用价值的目的。
D/A转换是将数字量信号转换成模拟量信号的过程。由计算机运算处理的结果(数字量)往往也需要转换为模拟量,以便控制对象,这一过程即为“数模转换”(D/A)。
硅成为制造半导体产品的主要原材料,广泛应用于集成电路等低压、低频、低功率场景。但是,第一代半导体材料难以满足高功率及高频器件需求。
在讨论SPI 数据传输时,必须明确以下两位的特点及功能:(1) CPOL: 时钟极性控制位。
随着智能交通系统的快速发展,汽车动态称重仪作为其核心设备之一,在高速公路收费、桥梁保护、车辆安全监测等领域发挥着重要作用。然而,由于汽车行驶过程中的振动、路面不平整等因素,动态称重仪所采集到的信号往往包含大量噪声和干扰,这极大地影响了称重的精度和稳定性。因此,如何有效地消除这些噪声和干扰,提高动态称重的精度,成为了亟待解决的问题。本文将从FIR算法的基本原理、特点及其在汽车动态称重仪中的应用等方面进行探讨。
Keras 最初是一个独立的神经网络库,后来迅速转变为深度学习领域的重要参与者。如今,它被公认为 TensorFlow 的高级API,为人工智能爱好者提供简化的界面。这种显着的转变很大程度上归功于其用户友好性,它填补了高复杂性库与开发人员的实际需求之间的差距。
在不断发展的人工智能世界中,开发人员在选择正确的深度学习框架时常常感到困惑。无论是由 Google Brain 团队力量支持的 TensorFlow 丰富文档,还是由 Facebook 人工智能研究实验室提供的 PyTorch 动态计算图,选择都不是那么简单。有些框架在语义分割方面表现出色,而另一些框架则在 GPU 基准测试方面表现出色。
最近,在 ChatGPT 和 Bard 等公司的引领下,生成式 AI 掀起了热潮,企业越来越多地寻求了解该技术的用例。现在是围绕人工智能的力量展开对话的好时机,但生成式人工智能并不是什么新鲜事。十多年来,生成式建模(即生成式 AI)在幕后蓬勃发展,主要受到三个因素的推动:2015 年的 Tensorflow 和 2016 年的 PyTorch 等开源软件库的开发;神经网络架构和训练方面的创新;以及图形处理单元 (GPU) 和张量处理单元 (TPU) 等硬件改进,以促进大规模神经网络的训练和推理。