智慧安防技术,是指视图采集、传输、存储、视频分析和大数据处理,但其实它还涉及到机器视觉、AI芯片、算法、图像传感、生物识别以及智能视频分析、多维数据融合、大数据分析等新技术。故此,关于智慧安防技术的未来发展趋势,业界人士十分关注。
从2018年开始,智慧安防应用的底层零组件就开始趋向系统化、集成化,同时也在提升监控系统本身的硬件系统整体性能。AI芯片、传感器等基础硬件和算法软件集成化,让产品可以根据不同业务算法进行定制化开发。当前AI芯片厂商已经在朝着算力和算法集成的方向进行研发,也就是根据特定场景算法来设计AI芯片架构,以更高效的应用于场景业务。
本文中,小编将对ASIC予以介绍,如果你想对它的详细情况有所认识,或者想要增进对它的了解程度,不妨请看以下内容哦。
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一直以来,智能手机领域的竞争都是围绕着两个方面展开,一个是手机的硬件,比如CPU、GPU以及内存等等,而另一方面就是围绕着系统方面展开
众所周知,自从华为事件之后,半导体芯片就成为了全球热议的话题,再加上,全球缺芯日益蔓延,很多国家的汽车和电子行业都遭受了前所未有的挑战,因此,大家都开始重视对半导体以及集成电路领域的研发投入。
行业新闻早知道,点赞关注不迷路!近日,阿里达摩院近日成功研发新型架构芯片。该芯片是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体AI芯片,可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈,满足人工智能等场景对高带宽、高容量内存和极致算力的需求。在特定AI场景中,该芯片性能提升10倍以上,能效比提升高达...
11月9日,据记者了解,今年双11期间,平头哥自研AI芯片含光800作为搜索推荐等场景算力的主力,支持全球规模最大的电商搜索任务,这意味着含光800已进入规模化应用阶段。
11月3日,寒武纪正式发布第三代云端AI芯片思元370、基于思元370的两款加速卡MLU370-S4和MLU370-X4、全新升级的CambriconNeuware软件栈。▲ 寒武纪第三代云端AI芯片思元370(源自寒武纪官方微信)据了解,思元370基于7nm制程工艺,是寒武纪首...
北京2021年9月22日/美通社/--9月17日,在苏州举行的第四届全球人工智能产品应用博览会(AIExpo2021)上,浪潮发布了新版AIStation人工智能推理服务平台,为快速发展的人工智能应用提供强大的服务管理支撑,并可统一高效调度多款国际国内领先的AI芯片的算力,帮助企...
财经十一人芯片难,已经是共识,但在芯片设计领域,专注于人工智能方向的AI芯片却在中国呈现出跨越式发展进程。这种被称为”人工智能加速器“的芯片,被认为是未来拓展人工智能边界的关键筹码。几乎所有科技巨头都在数年前悉数入局,目前竞争已进入高潮:仅仅在过去一周,特斯拉推出了号称全球算力最...
AI芯片也被称为AI加速器或计算卡,即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前,AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。
2021年7月9日世界人工智能大会,为加速推动人工智能技术产业化进程,作为掌握第三代半导体核心技术--Chiplet的领先的大算力芯片创新企业 -- 南京蓝洋智能科技有限公司在上海共同发起成立人工智能算力产业生态联盟(ICPA)。
现在,人们甚至可以通过人工智能设计出复杂芯片,从而进一步训练和生成更为强大的人工智能。
行业专家指出,许多智能设备和物联网设备都是由某种形式的人工智能(AI)驱动的——无论是语音助理、面部识别摄像头,还是电脑。这些设备需要采用某种技术为它们进行的数据处理提供支持。有些设备需要在云平台的大型数据中心处理数据,而也有一些设备将通过本身的人工智能芯片进行处理。
RISC-V(发音为“risk-five”)是一个基于精简指令集(RISC)原则的开源指令集架构(ISA)。与大多数指令集相比,RISC-V指令集可以自由地用于任何目的,允许任何人设计、制造和销售RISC-V芯片和软件。虽然这不是第一个开源指令集,但它具有重要意义,因为其设计使其适用于现代计算设备(如仓库规模云计算机、高端移动电话和微小嵌入式系统)。
人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
2019年11月28日,由《人民日报》社指导,《环球时报》主办、环球网、中宏网共同承办的“2019环球趋势大会”,在北京举行。本次大会聚焦“营商、发展、使命”的话题展开讨论,来自发改委、工信部等部门的政府领导、业界专家、知名学者、优秀企业代表以及主流媒体代表600余人参会。大会公布了年度“金趋势奖”,华为、三星、天数智芯、小米等企业荣获“年度智能开拓”奖项。
目前,深度神经网络技术已经成为人工智能领域的代表性算法,基于深度神经网络技术的字符识别、图像分类或语音识别等关键技术,已经广泛应用于搜索引擎和智能手机等产品中。
2015年,芯片设计公司数量为736家,一年后,几乎翻了一倍成为1362家。其中,AI芯片最为耀眼。经过几年的探索和沉淀,AI的发展也许已经悄然进入2.0阶段。