核心要點(diǎn)數(shù)據(jù)中心的諸多工作流程均為客戶定制化,這也是業(yè)界高度關(guān)注智能體 AI 工具的原因之一。大型系統(tǒng)公司正推動(dòng) EDA 廠商提升性能,以跟上其 AI 工作流的發(fā)展節(jié)奏。隨著 AI 深度融入芯片設(shè)計(jì)流程,設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的構(gòu)成正...
核心要點(diǎn)沒(méi)有任何一種處理器能高效執(zhí)行所有任務(wù),必須采用多處理器協(xié)同架構(gòu)。最大化效率的關(guān)鍵是最小化數(shù)據(jù)移動(dòng)。架構(gòu)師必須在滿足當(dāng)前負(fù)載效率的同時(shí),預(yù)留足夠靈活性以適配未來(lái)需求。得益于 AI 帶來(lái)的負(fù)載變革,新一代處理器架構(gòu)正...
核心要點(diǎn)智能體 AI 工作負(fù)載正在重塑數(shù)據(jù)中心算力需求,性能瓶頸從以 GPU 為中心的推理轉(zhuǎn)向CPU 密集的調(diào)度與工作流管理。傳統(tǒng) AI 推理是單步前向傳播,而智能體 AI 是分布式、多步驟、帶規(guī)劃 / 工具調(diào)用 / 驗(yàn)...
關(guān)鍵要點(diǎn)AM13E230x MCU 通過(guò)在單個(gè)器件中結(jié)合使用 Arm? Cortex?-M33 CPU 和 TI TinyEngine? NPU,能夠在實(shí)時(shí)控制應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性故障檢測(cè)和自適應(yīng)控制算法。人形機(jī)器人和電器設(shè)...
《經(jīng)濟(jì)學(xué)人(The Economist)》近日發(fā)表題為“中國(guó)正贏得人工智能人才競(jìng)賽(China is winning the AI talent race”的文章。指出,過(guò)去十年,盡管美國(guó)在AI人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)上保持領(lǐng)先,但在...
自動(dòng)駕駛是物理 AI 領(lǐng)域難度最高的問(wèn)題之一。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)必須實(shí)時(shí)解讀混亂、動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境,應(yīng)對(duì)不確定性、預(yù)測(cè)人類行為,并在海量場(chǎng)景與極端工況下安全運(yùn)行。在通用汽車,我們的出發(fā)點(diǎn)很簡(jiǎn)單:道路上絕大多數(shù)場(chǎng)景都是可預(yù)測(cè)的,但...