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          自動駕駛車輛數(shù)據(jù)的中央集中式處理

          • 科技進(jìn)步推動產(chǎn)品創(chuàng)新,給各行各業(yè)的設(shè)計(jì)師們帶來了前所未有的挑戰(zhàn),這一點(diǎn)在汽車行業(yè)尤為明顯。汽車廠商正努力將已實(shí)現(xiàn) ADAS 功能的 L2 自動駕駛技術(shù)升級到 L3 和 L4,并最終能在自動駕駛領(lǐng)域,將基于 AI 的系統(tǒng)發(fā)展到 SAE 6 級水平。L3 級乘用車已在全球多個(gè)地區(qū)上路行駛,L4 級自動駕駛出租車目前也在舊金山等城市街道上進(jìn)行廣泛試驗(yàn)(在有些地區(qū)已投入商業(yè)使用)。但是,在這些車輛大規(guī)模投入市場之前,仍存在許多商業(yè)、物流和監(jiān)管方面的挑戰(zhàn)。汽車廠商面臨的挑戰(zhàn)之一是要彌合兩種情況之間的差距:一邊是于少
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          堅(jiān)如磐石,安’芯’守護(hù)

          • 隨著芯片與互聯(lián)云技術(shù)在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用,信息安全變得越來越重要?,F(xiàn)在人們的日常生活的方方面面都和芯片與互聯(lián)云技術(shù)緊密相關(guān),技術(shù)的高速發(fā)展給人們帶來便利生活的同時(shí),也引入了一系列嚴(yán)峻的信息安全問題,比如個(gè)人隱私數(shù)據(jù)如何防止泄露,支付賬號如何得到保護(hù),電子設(shè)備中的資產(chǎn)和數(shù)據(jù)如何防止被竊取,駕駛的汽車怎樣抵御各類黑客攻擊等等。從產(chǎn)品制造商和算法發(fā)行商角度看,還需要思考如何保護(hù)知識產(chǎn)權(quán),怎樣防止破解,如何防止盜版等等。作為領(lǐng)先的視覺AI芯片提供商,安霸半導(dǎo)體除了提供一貫的高品質(zhì)的圖像處理,高效的視頻壓縮以及強(qiáng)大
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          大算力時(shí)代, 如何打破內(nèi)存墻

          • 近年來,人工智能應(yīng)用正經(jīng)歷一輪快速的發(fā)展與普及,而以ChatGPT等先進(jìn)的大模型技術(shù)在此過程中起到了關(guān)鍵作用。這些模型對計(jì)算能力的需求不斷攀升,催生了AI芯片設(shè)計(jì)的不斷革新,進(jìn)入了大算力時(shí)代。目前,主流AI芯片的架構(gòu)仍然沿用了傳統(tǒng)的馮·諾依曼模型,這一設(shè)計(jì)將計(jì)算單元與數(shù)據(jù)存儲分離。在這種架構(gòu)下,處理器需要從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù),執(zhí)行計(jì)算任務(wù),然后將結(jié)果寫回內(nèi)存。盡管AI芯片的算力在不斷提升,但僅僅擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計(jì)算能力并不足夠。當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸速度無法跟上計(jì)算速度時(shí),數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間將遠(yuǎn)超過計(jì)算時(shí)間。以Transform
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          ambarella介紹

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