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固件技能短缺


没有良好软件的良好硬件是浪费硅,但是使用了许多新的处理器和加速器架构,并且所需的许多新技能,公司正在寻找足够的工程师,以满足需求的低级软件专业知识。编写编译器,映射器和优化软件与开发新的AI没有相同的Pizazz ...“ 阅读更多

AI硬件时代的时序挑战


近年来,我们已经看到了专门的集成电路(ASIC)的明显市场趋势,这些趋势比传统的通用计算机用于加工AI工作负载的性能和能源消耗更高。这些AI加速器硬化深度学习算法内核进入电路,使得具有局部存储器的更高的数据摄取带宽,并执行大规模的Paral ......“ 阅读更多

验证网络物理系统方面的大挑战


beplay体育下载链接半导体工程坐下来讨论网络物理系统,以及如何用西门子EDA的仿真部门高级总监Jean-Marie Brunet验证它们;弗兰克·斯波里斯特(Frank Schirremister)Cadence解决方案营销的高级集团总监;毛里迪奥·格里亚,研发经理回复;STMicroelectronics的System和Architect Spection和Laurent Maillet-Coutoz,系统和建筑师专家。这个讨论是......“ 阅读更多

自动IC的部分平均测试不够好


部分平均测试(PAT)已长期用于汽车。对于一些半导体技术,它仍然可行,而对于其他人来说,它不够好。汽车制造商正在支撑在高级流程节点开发的芯片,其具有很多令人振奋的。到目前为止,对供应链的紧密控制和依赖成熟的电子流程使他们能够增加电子组成......“ 阅读更多

ai / ml设备真正显示的反馈循环是什么?


艾/ll目前正在设计成越来越多的芯片和系统,但预测它们在现场中的行为方式是最良好的猜测。通常,在设备到达市场之前的验证,验证和测试和测试,在可靠性可能是特派团或安全性的系统中,越来越多的现场数据分析。“ 阅读更多

解决AI硬件中的电力挑战


人工智能(AI)加速器对于解决像神经网络等工作负载的必不可少。这些高性能并行计算机器提供了如此高数据量需求的处理效率。与AI在我们的生活中发挥着越来越大的角色 - 从智能扬声器这样的消费者设备到自动化工厂等工业应用 - 这是至关重要的......“ 阅读更多

边缘推理架构增殖


两部分的第一部分。第二部分将潜入基本的架构特征。去年已经看过大量的新机器学习(ML)架构的一系列公告,用于边缘推断。通过支持培训需要支撑,但任务低延迟,设备表现出极其不同的ML推理方法。“架构在Comp ...中都在改变......“ 阅读更多

2021年数据中心,AI等趋势


以前,我们拿出了我们的水晶球,看着我们预期的一些趋势,技术和改变,以至于汽车行业在2021年被融入。今天,我们在我们预测的技术和趋势上闪耀着亮点今年及其超出5G,数据中心,AI和软件,医疗保健和IIOT市场的影响。有线和无线网络均...“ 阅读更多

AI和ML应用程序需要高级数据路径验证


在流行的用法中,术语“人工智能”(ai)曾经想到了机器人军队的图像,汇总人类或邪恶的计算机,乘坐他们的用户,如2001年:一个空间渡槽。近年来,AI已成为日常生活的一部分,占地球的大部分人口。人们使用语音命令与智能手机,智能扬声器甚至电视遥控器互动。谢谢......“ 阅读更多

驯服不可预测的系统


半导体系统是如何预测的?该行业旨在创造可预测的系统,然而,当胡萝卜摇摆不定,提供更快,更便宜或其他收益的可能性,决策者总是决定有一定程度的不确定性。了解不确定性至少是提出知情决策的第一步,但需要新的工具来评估IM ...“ 阅读更多

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