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智能無處不在:安謀科技“周易”NPU開啟端側AI新時代
- 在科技之光的照耀下,大模型從云端的殿堂飄然而至終端的舞臺。這一歷史性的跨越,不僅賦予了數據處理以迅捷之翼,更將智能體驗推向了前所未有的高度。終端上的大模型以靈動的姿態(tài),即時捕捉并回應著每一個細微的需求,將AI的觸角延伸至世界的每一個角落。近日,在EEVIA主辦的第12屆中國硬科技產業(yè)鏈創(chuàng)新趨勢峰會暨百家媒體論壇上,安謀科技產品總監(jiān)鮑敏祺發(fā)表了精彩的主題演講《端側AI應用芯機遇,NPU加速終端算力升級》。他深入剖析了端側AI發(fā)展的廣闊前景,并詳細介紹了安謀科技自研NPU的最新進展。端側AI正在崛起AIGC大
- 關鍵字: 安謀科技 周易 NPU 端側AI
奕斯偉計算公司在最新的RISC-V邊緣計算SoC中將SiFive CPU、Imagination GPU和自有NPU結合集成
- 今天,北京奕斯偉計算技術股份有限公司(以下簡稱“奕斯偉計算”)與Imagination Technologies和SiFive聯(lián)合宣布,奕斯偉EIC77系列SoC中的圖形和計算加速功能由Imagination的GPU IP、SiFive的CPU IP,以及奕斯偉計算的專有神經網絡單元NPU無縫集成而成。“AI時代,面對千行百業(yè)被重塑的巨大機遇,奕斯偉計算正在構建基于RISC-V的智能計算未來,”奕斯偉計算副董事長王波表示,“算力是AI的核心驅動力,我們已推出EIC77系列SoC,以滿足客戶更多應用場景的不
- 關鍵字: 奕斯偉 RISC-V SiFive CPU Imagination GPU NPU
Intel AI創(chuàng)新應用大賽落幕:CPU+GPU+NPU三位一體開始發(fā)力
- AI PC方興未艾,而除了CPU、GPU、NPU這樣的基礎硬件,更關鍵的是應用軟件與場景的生態(tài)落地。只有從應用上真正改變人們的日常工作、生活體驗,帶來真正的便利,AI PC才能取得成功。作為行業(yè)執(zhí)牛耳者,Intel不但率先倡導了AI PC的概念,帶來了史上變革最大的酷睿Ultra處理器、大量的AI PC筆記本,領導PC全面進入AI時代,更在生態(tài)拓展方面不遺余力地投入。按照Intel的宏圖大愿,AI PC 2024年的出貨量就會有大約4000萬臺,而到了2025,這一市場規(guī)模將超過1億臺,走進千家萬戶。為了
- 關鍵字: Intel CPU GPU NPU
Arm:致力于成為邊緣AI發(fā)展與創(chuàng)新的堅實基石
- 邊緣智能是人工智能的一種部署形式,無論中央人工智能,還是邊緣智能,都需要算力支撐。而集中和分布式計算呈現出相互促進和交替發(fā)展的趨勢。作為移動處理器領域市場的引領者,Arm 的各類處理器內核在邊緣端的MCU、NPU 和MPU 等領域引領著技術發(fā)展的未來。Arm物聯(lián)網事業(yè)部業(yè)務拓展副總裁 馬健談到邊緣智能,Arm 物聯(lián)網事業(yè)部業(yè)務拓展副總裁馬健表示,伴隨著Transformer與大模型的發(fā)展,AI模型的普適性、多模態(tài)支持,以及模型微調效率都有了質的突破,加上低功耗的AI 加速器和專用芯片被集成到終端和邊緣設備
- 關鍵字: 202405 Arm 邊緣AI 邊緣智能 NPU
愛芯通元NPU完成Llama 3和Phi-3大模型適配
- 人工智能芯片研發(fā)及基礎算力平臺公司愛芯元智宣布,近日,Meta、Microsoft相繼發(fā)布具有里程碑意義的Llama 3系列和Phi-3系列模型。為了進一步給開發(fā)者提供更多嘗鮮,愛芯元智的NPU工具鏈團隊迅速響應,已基于AX650N平臺完成 Llama 3 8B和Phi-3-mini模型適配。Llama 3上周五,Meta發(fā)布了Meta Llama 3系列語言模型(LLM),具體包括一個8B模型和一個70B模型在測試基準中,Llama 3模型的表現相當出色,在實用性和安全性評估中,與那些市面上流行的閉源模
- 關鍵字: 愛芯通元 NPU Llama 3 Phi-3 大模型
MCU+NPU,Arm引領物聯(lián)網全面智能化時代
- 人工智能作為過去兩年以及未來幾年注定爆火熱點應用,始終缺乏足夠的落地方案確保盈利能力,即使目前最火爆的生成式AI(AIGC)依然屬于燒錢階段。因此,支撐AI未來商業(yè)價值的,并不只是人們看到的大模型和AIGC,還需要更多終端節(jié)點對人工智能應用的支持。 算力成本是人工智能應用中不可回避的話題,畢竟從算力開銷上來說,單純把所有計算都放在云端不僅帶來的是龐大的算力構建費用,更是因為大量數據的反復傳輸而帶來能效方面的開銷。因此,將算力資源合理的分配到云端和邊緣側可以更好地發(fā)揮不同節(jié)點的處理資源,將復雜AI推理和訓練
- 關鍵字: MCU NPU Arm 物聯(lián)網 AI
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