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生成式AI，可以設(shè)計芯片了

自從去年開始，以ChatGPT為代表的生成式AI（Generative）站在了整個世界的聚光燈下。ChatGPT可以理解用戶基于自然語言的輸入，并且產(chǎn)生相應的輸出。ChatGPT基于大語言模型技術(shù)，通過使用海量的語料訓練，可以實現(xiàn)回答用戶的各種問題，還可以幫助用戶完成一些簡單的任務(wù)，包括完成文檔編寫甚至Python代碼編寫等等。

發(fā)表于：5/22/2023

“STM32不止于芯”： 2023年STM32中國峰會暨粉絲狂歡節(jié)重磅回歸深圳

　　2023年5月12日，中國深圳 –服務(wù)多重電子應用領(lǐng)域、全球排名前列的半導體公司意法半導體（STMicroelectronics，簡稱ST；紐約證券交易所代碼：STM）將于5月12-13日在深圳蛇口希爾頓酒店舉行2023年STM32中國峰會暨粉絲狂歡節(jié)。

發(fā)表于：5/22/2023

英飛凌收購微型機器學習領(lǐng)域的領(lǐng)導者Imagimob

　　【2023年5月17日，德國慕尼黑訊】英飛凌科技股份公司（FSE代碼：IFX / OTCQX代碼：IFNNY）宣布已收購位于斯德哥爾摩的初創(chuàng)企業(yè)Imagimob有限公司，這是一家領(lǐng)先的平臺提供商，致力于為邊緣設(shè)備上的機器學習（ML）解決方案開發(fā)提供助力。通過此次收購，英飛凌進一步加強了其提供世界一流機器學習解決方案的地位，并顯著擴充了其AI產(chǎn)品陣容。Imagimob提供一個端到端的機器學習工具鏈，該工具鏈高度靈活、易于使用，并且將重點放在了交付生產(chǎn)級ML模型上。英飛凌將收購該公司100%的股份，雙方均同意不披露此次交易的具體金額。

發(fā)表于：5/22/2023

恩智浦正式啟動人工智能創(chuàng)新實踐平臺

中國天津——2023年5月19日——恩智浦半導體（NXP Semiconductors N.V.，納斯達克代碼：NXPI）今日宣布，設(shè)于天津的人工智能應用創(chuàng)新中心二期項目——人工智能創(chuàng)新實踐平臺（以下稱“創(chuàng)新實踐平臺”）正式啟動。

發(fā)表于：5/19/2023

Meta推出自研AI芯片：押注RISC-V

正如我們在一年前指出的那樣，當一些關(guān)鍵的芯片專家從英特爾和 Broadcom 被聘請到 Meta Platforms 工作時，這家前身為 Facebook 的公司一直是定制芯片最明顯的地方。在全球最大的八家互聯(lián)網(wǎng)公司（也是全球八家最大的 IT 設(shè)備買家）中，Meta Platforms 是唯一一家純粹的超大規(guī)模供應商，并且不在云上銷售基礎(chǔ)設(shè)施容量。

發(fā)表于：5/19/2023

MATLAB：聚焦 6G 無線技術(shù)——目標和需求

　　從 3G 到 5G 乃至之后的每一種無線標準，都在設(shè)計時加入了推動行業(yè)發(fā)展的具體目標。例如，4G 專注于以 IP 為中心的靈活語音、數(shù)據(jù)和視頻通信，而 5G 則在此基礎(chǔ)上進行了改進。6G 的目標是提供更加無處不在、更高效、更身臨其境的無線連接。6G 系統(tǒng)的研發(fā)正在逐步前進，我們也開始對無線行業(yè)將會經(jīng)歷的技術(shù)進步有了清晰的了解。下面將深入探討無線工程師在當前和未來項目中應該予以考慮的賦能技術(shù)。

發(fā)表于：5/19/2023

意法半導體推出第二代工業(yè)4.0級邊緣AI微處理器

　　2023年5月18日，中國–服務(wù)多重電子應用領(lǐng)域、全球排名前列的半導體公司意法半導體（STMicroelectronics，簡稱ST；紐約證券交易所代碼：STM）推出第二代STM32 微處理器（MPU），該產(chǎn)品在繼承了STM32生態(tài)系統(tǒng)基礎(chǔ)上，采用了全新的處理器架構(gòu)，提升了工業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)邊緣應用的性能和安全性。

發(fā)表于：5/18/2023

Rambus通過業(yè)界領(lǐng)先的24Gb/s GDDR6 PHY提升AI性能

　　中國北京，2023年5月17日——作為業(yè)界領(lǐng)先的芯片和半導體IP供應商，致力于使數(shù)據(jù)傳輸更快更安全，Rambus Inc.（納斯達克股票代碼：RMBS）今日宣布推出新的里程碑式產(chǎn)品，提升GDDR6內(nèi)存接口性能。Rambus GDDR6 PHY提供市場領(lǐng)先的數(shù)據(jù)傳輸速率，最高可達24 Gb/s，能夠為每個GDDR6內(nèi)存設(shè)備帶來96 GB/s的帶寬。作為系統(tǒng)級解決方案的一部分，Rambus GDDR6能夠為人工智能/機器學習（AI/ML）、圖形和網(wǎng)絡(luò)應用提供高成本效益、高帶寬的內(nèi)存性能。

發(fā)表于：5/18/2023

國內(nèi)首款存算一體大算力芯片，瞄準智能駕駛！

用存算一體創(chuàng)新架構(gòu)，重構(gòu)智能駕駛芯片。后摩智能是國產(chǎn)AI大算力智駕芯片領(lǐng)域跑出的一匹黑馬。

發(fā)表于：5/16/2023

提高運動效率，助力工業(yè)碳減排

　　如今，消費者熱衷于使用低碳產(chǎn)品和服務(wù)，各國政府也紛紛出臺相關(guān)法規(guī)，以減少碳排放并實現(xiàn)凈零排放。在追求這一目標的過程中，工業(yè)制造企業(yè)有望借助新技術(shù)加速制造業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。本文將深入探討減少工業(yè)碳排放的兩大主題：　　▲擴大電機驅(qū)動器部署以提高能效　　▲數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對提高制造效率的影響

發(fā)表于：5/14/2023

統(tǒng)一 AI/ML 解決方案加速驗證曲線收斂

　　隨著應用要求的激增和用戶需求的增加，硬件設(shè)計變得更加復雜。市場趨勢的快速變化，以及對電動汽車等技術(shù)的更多關(guān)注，決定了對高效電源管理和高性能處理的需求水漲船高。隨著 SoC 設(shè)計規(guī)模的擴大，復雜程度的增加，驗證吞吐量仍然是一個瓶頸，單純依靠增加 CPU 核數(shù)量和運行更多的并行測試治標不治本。上述因素的疊加讓驗證工程師面對復雜設(shè)計的壓力與日俱增。

發(fā)表于：5/14/2023

“天、空、地”一體化的智慧種植解決方案設(shè)計及應用

全球數(shù)字化進入加速發(fā)展時期，中國的數(shù)字化進程正在全面展開。以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等為代表的新一代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深度應用與廣泛滲透，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和升級帶來深刻影響。因此，農(nóng)業(yè)數(shù)字化與智慧化，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢，是為中國農(nóng)業(yè)插上科技翅膀的必然舉措。種植業(yè)是關(guān)系國計民生的產(chǎn)業(yè)，種植業(yè)的數(shù)字化與智慧化是農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化建設(shè)的中心環(huán)節(jié)，是現(xiàn)代農(nóng)場的主要組成部分。提出了適用于大規(guī)模農(nóng)場化種植的“天、空、地”一體化的智慧種植解決方案，并給出其具體的應用場景，為我國大宗農(nóng)作物種植精準化、智慧化提供參考解決方案。

發(fā)表于：5/11/2023

伙伴云、釘釘、飛書一同入選億歐2023AIGC應用場景創(chuàng)新TOP50

近日, 知名科技與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新服務(wù)平臺【億歐】發(fā)布2023年度AIGC應用場景創(chuàng)新TOP50榜單?；锇樵谱鳛樾袠I(yè)領(lǐng)先的零代碼應用搭建平臺，率先推出AI智能搭建系統(tǒng)功能，并將Chat GPT應用嵌入伙伴云應用在解決方案層，最終憑借前沿的技術(shù)創(chuàng)新力和突出的數(shù)字化解決方案能力成功入選該榜單。

發(fā)表于：5/11/2023

谷歌推擁有26000個H100的超算，加速AI軍備競賽

云提供商正在組建 GPU 大軍，以提供更多的 AI 火力。在今天舉行的年度 Google I/O 開發(fā)者大會上，Google 宣布了一款擁有 26,000 個 GPU 的 AI 超級計算機——A3 ，這個超級計算機是谷歌與微軟爭奪 AI 霸權(quán)的斗爭中投入更多資源進行積極反攻的又一證據(jù)。

發(fā)表于：5/11/2023

基于CNN的智慧農(nóng)場圖像分類方法

為解決新疆兵團農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)中有感知無決策的問題，提出一種基于注意力機制模塊（SENet）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型遷移學習的圖像分類方法（TL-DA-SE-CNN）。該方法選擇4種不同的CNN模型進行權(quán)重采集，包括VGGNet、ResNet、InceptionNet和MobileNet。模型使用SENet分類器代替卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層，提取圖像的結(jié)構(gòu)性高階統(tǒng)計特征進行主題分類，并使用BP算法進行參數(shù)調(diào)整，分類準確度達98.20%。實驗結(jié)果表明，將CNN與遷移學習、數(shù)據(jù)增強和SENet相結(jié)合的技術(shù)提高了牲畜圖像分類的性能，是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)場自動化分群中的有效應用。

發(fā)表于：5/8/2023