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• 發布了文章 2024-06-19 08:27

  一輛新能源車都用了哪些芯片？

  

  隨著汽車行業的不斷發展，如今的汽車逐漸由機械式轉向電子式的方向發展，汽車做得越來越智能，汽車的智能化離不開一個重要核心元件，那就是芯片！汽車上小到胎壓監測系統TMPS、攝像頭，大到整車控制器、自動駕駛域控制器，都是由各式各樣的芯片在起著關鍵的作用。汽車的結構跟人的身體構成有相似之處，不同位置的芯片起著不同的作用，共同來控制著整輛車的所有“行為”。CPU/GP

  新能源車 監測系統 芯片

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• 發布了文章 2024-06-18 08:27

  芯片行業說的IP，是什么？

  

  將半導體知識產權(IP)模塊集成到復雜的集成電路(IC)設計中帶來了許多嚴峻的挑戰。現代IC設計團隊通常分布在不同的國家，他們必須合作以應對多工具設計流程，并且經常缺乏本地開發的半導體IP專業知識。此外，向基于小芯片的設計的轉變以及遵守出口管制等嚴格法規的壓力要求對內部和第三方IP

  IC IP 半導體 集成電路

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• 發布了文章 2024-06-15 08:27

  科普：GPU和FPGA，有何異同

  

  來源：內容由半導體行業觀察（ID：icbank）編譯自techspot，謝謝。圖形處理單元(GPU)和現場可編程門陣列(FPGA)是用于成像和其他繁重計算的三種主要處理器類型中的兩種。中央處理器(CPU)是第三種類型。讓我們深入了解GPU和FPGA之間的主要區別、它們的優勢、常見用例以及何時選擇其中一種。什么是FPGA？FPGA（現場可編程門陣列）是一種具有

  FPGA gpu 處理器

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• 發布了文章 2024-06-14 08:27

  HMI界面設計如何提升智能駕駛的人機交互信任？

  

  隨著智能駕駛技術的不斷進步，人們對于自動駕駛系統的信任成為了一個重要的議題。雖然技術取得了顯著進展，但在用戶與系統之間建立信任方面仍存在一些關鍵問題。本文將闡述用戶不信任智能駕駛的因素，以及如何從HMI及用戶體驗原則角度提升信任度，讓我們的智駕產品使用率更高、獲得更多用戶的認可！在智能駕駛中的信任問題1.技術可靠性智能駕駛系統的穩定性和可靠性對用戶的信任至關

  HMI 智能駕駛 自動駕駛

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• 發布了文章 2024-06-13 08:27

  算力基礎設施的風險與挑戰

  

  編者按算力網絡有一個美好的愿景，就是希望算力和算網，能像電力和電網一樣：算力可以標準化，有統一的計量單位。類似電力計量的千瓦時，或稱為度數。有很多算力中心生產算力，類似電廠生產電力。生產出來的算力，通過接入算網，最終供應給算力的客戶。類似電廠的電力，通過電網接入千家萬戶。算力“隨時隨地，無處不在”，算力客戶可以非常方便的隨時接入任何位置的算力，支撐自己的業務

  人工智能 電網 算力

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• 發布了文章 2024-06-12 08:27

  作為深度學習的代表，GPU是如何計算的？

  

  當提到CPU（CentralProcessingUnit，中央處理器）時，就是機器的“大腦”，是計算機系統的核心部件，也是布局謀略、發號施令、控制行動的“總司令”。CPU的結構主要包括運算器（ALU,ArithmeticandLogicUnit）、控制單元（CU,ControlUnit）、寄存器（Register）、高速緩存器（Cache）和它們之間通訊的數

  cpu 中央處理器 存儲數據 深度學習

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• 發布了文章 2024-06-08 08:27

  一篇文章看懂：什么是PBR？

  

  學習建模的同學肯定會聽說過PBR，它就像“一鍵美顏”一樣，讓模型師的工作變得效率高且質量更好。PBR全稱是PhysicallyBasedRendering，是一種以物理上精確的方式模擬光與材質相互作用的渲染技術。它通過考慮材質的物理特性（例如反射率、粗糙度和透明度）來創建更真實、更可信的圖形。由于其高度的易用性以及方便的工作流，可以在不同的軟件中渲染出相同的

  3D模型 PBR 渲染

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• 發布了文章 2024-06-07 08:27

  RISC-V現在發展得怎么樣了？

  

  Omdia的報告預計，到2030年，RISC-V架構芯片的出貨量將達到170億，市場份額將占到25%，尤其在工業和汽車行業增長加快。這一預測也表明RISC-V架構正迅速獲得市場認可，也意味著它或將打破長期以來由少數傳統架構主導的市場格局。RISC-V的巨大市場潛力得益于以下幾方面：開源優勢：RISC-V是一個開源的指令集架構，這意味著

  RISC-V 處理器 芯片

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• 發布了文章 2024-06-06 08:28

  如何從處理器和加速器內核中榨取最大性能？

  

  利用緩存增強低成本、上一代或中端的SoC。一些設計團隊在創建片上系統（SoC）設備時，有幸能夠使用最新和最先進的技術節點，并且擁有相對不受限制的預算來從可信的第三方供應商那里獲取知識產權（IP）模塊。然而，許多工程師并沒有這么幸運。對于每一個“不惜一切代價”的項目，都有一千個“在有限預算下盡你所能”的對應項目。一種從成

  內核 加速器 處理器

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• 發布了文章 2024-06-05 08:27

  通過強化學習策略進行特征選擇

  

  來源：DeepHubIMBA特征選擇是構建機器學習模型過程中的決定性步驟。為模型和我們想要完成的任務選擇好的特征，可以提高性能。如果我們處理的是高維數據集，那么選擇特征就顯得尤為重要。它使模型能夠更快更好地學習。我們的想法是找到最優數量的特征和最有意義的特征。在本文中，我們將介紹并實現一種新的通過強化學習策略的特征選擇。我們先討論強化學習，尤其是馬爾可夫決策

  人工智能 強化學習 機器學習

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