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使用 NVIDIA BlueField DPU 和 DPDK 開發(fā)應用程序

  • 數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型NVIDIA BlueField DPU （數(shù)據(jù)處理器）可用于網(wǎng)絡(luò)功能加速。這種網(wǎng)絡(luò)卸載可以用 DPDK ,也可以用 NVIDIA DOCA 軟件框架。在本系列中，我構(gòu)建了一個應用并用兩種方式進行了卸載：DPDK 和 NVIDIA DOCA SDK 。我將每個步驟記錄為一個單獨的代碼補丁，并在每個系列中提供完整的步驟。這部分將向您展示如何用 DPDK 編程 BlueField DPU 。用例首先，我需要一個簡單但有意義的用例來在 DPU 上部署應用程序。我選擇了基于策略的路由（ PBR ）來根
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科技公司史上第一次：Meta開源GPT3參數(shù)大小的AI模型

  • 　　在生成文本段落、模擬人類對話及解決數(shù)學問題表現(xiàn)驚人的大型語言模型，顯然是這幾年AI發(fā)展最熱門的領(lǐng)域之一。但這樣的大型語言模型不僅能夠自行生成有害內(nèi)容，還可以將這樣的內(nèi)容通過在其上構(gòu)建的下游應用程序傳播開來?！　±碚撋希嗳说膮⑴c對問題的解決應該會有所幫助。然而，由于語言模型的訓練需要大量的數(shù)據(jù)和計算能力，迄今為止，它們?nèi)匀恢皇谴笮涂萍脊镜奶赜许椖?。而在更廣泛的群體如學界，以及擔心人工智能濫用的倫理學家和社會科學家中，只有旁觀的選項。　　“我相信建立信任的唯一方法是極度透明?！盡eta AI的常務董
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運用FP-AI-VISION1的影像分類器

  • 意法半導體（ST）持續(xù)積極參與高速發(fā)展的嵌入式人工智能領(lǐng)域。為了在具成本效益和低功耗的微控制器上加快運用機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ST開發(fā)全方位的邊緣人工智能生態(tài)系統(tǒng)，嵌入式開發(fā)人員可以在各種STM32微控制器產(chǎn)品組合中，輕松新增利用人工智能的新功能和強大的解決方案。圖一顯示ST AI解決方案之于整個STM32產(chǎn)品組合，而且已經(jīng)擁有預先訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的嵌入式開發(fā)人員，可以在任何采用Cortex M4、M33和M7的STM32上移植、優(yōu)化和驗證這整個產(chǎn)品組合。STM32Cube.AI是 STM32CubeMX的
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互相下絆 NV挖走Intel CPU架構(gòu)師

  • 在2020年9月，英偉達宣布以400億美元的現(xiàn)金和股票從軟銀手中購入Arm。經(jīng)過了與相關(guān)監(jiān)管機構(gòu)長時間的拉鋸戰(zhàn)，英偉達雄心勃勃的計劃受到了打擊，在今年2月8日，英偉達正式放棄收購Arm。事實上，英偉達在放棄收購Arm之前，已經(jīng)開始在以色列創(chuàng)建一個CPU設(shè)計和工程團隊，計劃招募數(shù)百名工程師，包括硬件、軟件和架構(gòu)方面的人才，與其他網(wǎng)絡(luò)和HPC技術(shù)相關(guān)的團隊一起進行研發(fā)工作。據(jù)Wccftech報道，近期英偉達挖走了英特爾的設(shè)計經(jīng)理Rafi Marom，這位曾參與Tiger Lake和Alder lake開發(fā)
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點燃AI創(chuàng)想，連動產(chǎn)學結(jié)合

  • 由TE Connectivity（簡稱“TE”）主辦的TE AI Cup 2021-2022 競賽近日圓滿收官。本屆賽事共吸引全球逾百名學生參與。他們致力于應用AI技術(shù)解決現(xiàn)實世界中的真實挑戰(zhàn)。來自三大洲的學子組成了23支團隊，以AI技術(shù)為基礎(chǔ)，為工廠在實際生產(chǎn)中面臨的挑戰(zhàn)提供創(chuàng)新的解決方案。TE?AI?Cup競賽的一大特色是堅持以實踐與應用為導向。參賽團隊在比賽前期就鼓勵前往TE工廠，了解現(xiàn)行生產(chǎn)的挑戰(zhàn)。在比賽進程中，參賽團隊可以將他們設(shè)計的解決方案通過現(xiàn)場或者遠程的方式在TE工廠進
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NVIDIA CloudXR 和 RTX GPU 賦能平行云超寫實數(shù)字人 Judy 的交互體驗

  • 人工智能熱潮激發(fā)了諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新與成就，隨著軟硬件解決方案的日益成熟，行業(yè)生態(tài)的豐富性與包容性讓元宇宙及其重要組成部分——數(shù)字人受到了前所未有的關(guān)注。NVIDIA RTX GPU的強勁算力能夠滿足數(shù)字人的大規(guī)模實時計算需求，通過海量數(shù)據(jù)賦予數(shù)字人以“生命力”。NVIDIA CloudXR則可以支持將數(shù)字人傳輸至用戶的輕型終端設(shè)備，讓數(shù)字人的呈現(xiàn)不再局限于高端物理工作站中。平行云科技有限公司（以下簡稱為“平行云”）借助NVIDIA CloudXR和RTX GPU，讓能夠在線訪問的超寫實、高智能數(shù)字人 Jud
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開始測試 NVIDIA RTX 4000 系列 GPU

  • 我們預計 NVIDIA 將在今年秋天發(fā)布其代號為 Ada Lovelace 的下一代 GPU 系列。這就是該公司及其生產(chǎn)合作伙伴測試新圖形處理器的時候了。GPU 泄漏的重要來源Kopite7Kimi表示，這些測試過程已經(jīng)開始。通常，GPU 的開發(fā)過程需要一年多的時間。因此，根據(jù)目前的表格，NVIDIA 應該在去年夏天就購買了 AD102 處理器的第一批樣品。但是，芯片和驅(qū)動程序和驅(qū)動程序現(xiàn)在應該已經(jīng)準備好了。過去的泄漏表明，這家科技巨頭將通過RTX 4000 系列最大限度地提高性能。但是，我們預計功耗會出
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人臉識別的工作原理是什么？

  • 什么是人臉識別？人臉識別是一種軟件層面的算法，用于通過處理視頻幀或數(shù)字圖像來驗證或識別一個人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識別技術(shù)有幾種不同的工作方法，但是他們通常會將圖像中的面部特征與數(shù)據(jù)庫中的面部特征進行比較。人臉識別處理的4個步驟特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓練用來檢測人臉的標簽，并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開來。標簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識別算法的工作流程任何人臉檢測和識別系統(tǒng)或軟件都繞不開人臉識別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：幾何方法側(cè)重于區(qū)分特征簡而言之就將
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人工智能和數(shù)字孿生的起源

  • 人工智能（AI）、機器學習（ML）、數(shù)字孿生——我們越來越頻繁地聽到這些新名詞，忽然之間它們變得舉足輕重。為什么？答案很簡單：當事情太過復雜以至于人類無法輕松處理，或者是留給人類做出關(guān)鍵決策的時間太少時，唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來。實現(xiàn)這一目標需要能夠復制人類可能經(jīng)歷的思維過程，而這需要大量的數(shù)據(jù)以及對決策環(huán)境的深刻理解。那么，現(xiàn)在的情況如何？是德科技憑借 80 年的經(jīng)驗積累幫助工程師開發(fā)先進技術(shù)，擁有獨特的技術(shù)開發(fā)視角。過去幾十年來，我們看到的巨大進步主要來自于電子產(chǎn)品的集成化和小型化。
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RX 7000大翻身？AMD稱有100%信心擊敗NVIDIA

  • 在RX 6000系顯卡中，AMD讓玩家見識到了什么叫彎道超車，雖然綜合性能尚不如RTX 30系顯卡，但在理論跑分中，兩家不分型號確實打得難舍難分。今年除了5nm Zen4架構(gòu)的銳龍7000系列處理器，AMD還有一個重磅產(chǎn)品——RX 7000顯卡，使用RDNA3架構(gòu)，5nm及6nm工藝都會有，大核心Navi31會上雙芯封裝，集成多達7顆小芯片。從某種角度來說，AMD的顯卡更值得A飯期待，因為過去幾年中，AMD雖然使用了先進的7nm工藝，但在顯卡競爭上依然敵不過NVIDIA，7nm RDNA架構(gòu)的
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華為：預計到 2030 年全球物聯(lián)規(guī)模將達到百億級別

  • 4 月 4 日，在第 23 屆 MPLS SD & AI 網(wǎng)絡(luò)世界大會舉辦期間，IPv6 峰會在巴黎會議中心舉行。峰會現(xiàn)場，華為數(shù)據(jù)通信產(chǎn)品線歐洲分部 CTO 吳平表示，數(shù)字化浪潮正席卷全球，在大部分國家和地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟的增速比 GDP 增速的兩倍還多，數(shù)字經(jīng)濟對世界的影響比歷史上任何時期都要顯著。吳平指出，數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展，對傳統(tǒng) IP 網(wǎng)絡(luò)提出了新的需求。首先是海量聯(lián)接，預計到 2030 年全球物聯(lián)規(guī)模將達到百億級別，支持海量設(shè)備接入將成為 IP 網(wǎng)絡(luò)的重要基礎(chǔ)能力；其次，隨著云時代的到來，
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平頭哥奪得權(quán)威AI榜單4項第一，RISC-V加速AIoT定制化發(fā)展

  • 4月7日，全球權(quán)威AI基準測試MLPerf發(fā)布最新榜單，在聚焦低功耗、高能效的IoT領(lǐng)域Tiny v0.7榜單中，基于平頭哥玄鐵RISC-V C906處理器的軟硬件聯(lián)合優(yōu)化方案，取得了全部4個指標的第一。這意味著在AIoT領(lǐng)域，RISC-V架構(gòu)能以極低的計算代價實現(xiàn)定制化AI功能。 （圖說：MLPerf網(wǎng)站截圖） MLPerf Tiny是目前全球IoT領(lǐng)域?qū)浻布阅芎蛢?yōu)化能力測試的權(quán)威AI榜單，包含視覺喚醒、圖像分類、語音喚醒及異常監(jiān)測等4個典型AI任務。今年，參與比拼的CPU覆蓋A
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Synaptics推出Katana Edge AI套件 加速AI視覺和感測融合開發(fā)

  • Synaptics Incorporated宣布推出一款 Edge AI 開發(fā)工具包，用于快速開發(fā)和建構(gòu)tinyML等應用。該套件基于 Synaptics 低功耗 Katana 系統(tǒng)單芯片平臺，有效整合視覺、動態(tài)和聲音感測的軟硬件，以及有線與無線連結(jié)等相關(guān)技術(shù)，大幅簡化智慧家庭、建筑、工業(yè)和監(jiān)控等物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的Edge AI應用設(shè)計與開發(fā)。 根據(jù) Valuates 報告，到 2030 年，Edge AI 硬件市場預計將達到 389 億美元，從 2021 年起，復合年增長率 (CAGR) 將接近 1
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NVIDIA透過人工智能 將2D平面照片轉(zhuǎn)變?yōu)?D立體場景

  • 當人們在75年前使用寶麗來 (Polaroid ) 相機拍攝出世界上第一張實時成像照片時，便是一項以逼真 2D 影像迅速捕捉 3D 世界畫面的創(chuàng)舉。時至今日，人工智能 (AI) 研究人員反將此作法倒轉(zhuǎn)過來，亦即在幾秒鐘內(nèi)將一組靜態(tài)影像變成數(shù)字 3D 場景。 NVIDIA Research 透過人工智能，在一瞬間將 2D 平面照片變成 3D 立體場景這項稱為逆向渲染 (inverse rendering) 的過程，利用 AI 來預估光線在真實世界中的表現(xiàn)，讓研究人員能利用從不同角度拍攝的少量 2D
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5G商用廣泛影響力發(fā)酵 AI應用趨向雙重主軸

  • 世界移動通訊大會（Mobile World Congress；MWC）2022年2月28日于西班牙巴塞羅那Fira展覽館舉辦，采取實體與虛擬展會形式同步展出。總計吸引約37國1,500家廠商參展，現(xiàn)場觀展人數(shù)約6萬人，其規(guī)模遠不如以往。MWC2022展示技術(shù)面與應用面的六大主題，包括5G、AI、Cloud、金融科技、IoT與科技視野，其中5G+AI與云端開放網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)應用展現(xiàn)等更是主要國際大廠展出重點。 圖一 : 世界行動通訊大會（MWC）2022年以「Connectivity Unleashe
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