在今年的世界超算大會(huì) SC16 上， Intel 發(fā)布了針對 AI 開發(fā)者的深度學(xué)習(xí)推理加速器，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算提供更強(qiáng)大支持。
2016-11-18 14:17:23
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我的母親是一名護(hù)士，目前已經(jīng)退休。她是一個(gè)非常聰明的人，對自己的工作業(yè)務(wù)非常的盡職盡責(zé)。幾天前我和她說我正在研究Imagination最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，她詫異的說：你說的是什么意思？，當(dāng)然只有
2018-06-19 18:36:175332 
引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中涉及到大量的張量運(yùn)算，比如卷積，矩陣乘法，向量點(diǎn)乘，求和等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器就是針對張量運(yùn)算來設(shè)計(jì)的。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器通常都包含一個(gè)張量計(jì)算陣列，以及數(shù)據(jù)收發(fā)控制，共同來完成諸如矩陣
2020-11-02 13:52:512481 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展可以追溯到二戰(zhàn)時(shí)期，那時(shí)候先輩們正想著如何用人類的方式去存儲(chǔ)和處理信息，于是他們開始構(gòu)建計(jì)算系統(tǒng)。由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)機(jī)器和技術(shù)的發(fā)展限制，這一技術(shù)并沒有得到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。幾十年來
2018-06-05 10:11:50
。因此，業(yè)界對GNN的硬件加速有著非常迫切的需求。盡管傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）硬件加速有很多種解決方案，但GNN的硬件加速還沒有得到充分的討論和研究。在撰寫本白皮書時(shí)，谷歌（Google）和百度
2021-09-25 17:20:41
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的工具包是哪個(gè)嗎？求分享一下，有做這方面的朋友也可以交流一下，大家共同進(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個(gè)項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，并且將擬合得到的結(jié)果用作控制，就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這樣就可以實(shí)時(shí)計(jì)算，不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個(gè)
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2012-08-05 21:01:08
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
供應(yīng)商之一。多款終端產(chǎn)品拓展紫光展銳聯(lián)合中國聯(lián)通共同發(fā)布中國聯(lián)通第二代5G CPE—VN009及中國聯(lián)通雁飛eSIM模組—VN200。目前搭載展銳5G芯的各類手機(jī)、平板和垂直領(lǐng)域的模組和終端，如2022
2023-02-28 10:00:39
近日，紫光展銳發(fā)布的一則消息吸引了業(yè)界的關(guān)注。該公司表示，通過同步參與Android 11的開發(fā)，其六款智能手機(jī)芯片已完成對Android 11的部署。在Google發(fā)布Android 11正式版的同時(shí)，紫光展銳就宣布其芯片平臺(tái)針對Android 11實(shí)現(xiàn)同步升級(jí)，這無疑彰顯了其強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力。
2021-02-01 06:24:57
雷鋒網(wǎng)消息，巴塞羅那通信展期間，紫光展銳正式發(fā)布了5G通信技術(shù)平臺(tái)—馬卡魯及其首款5G基帶芯片—春藤510，在5G商用元年，紫光展銳正加速追趕芯片第一梯隊(duì)，雷鋒網(wǎng)在芯片發(fā)布之后對話紫光展銳市場副總裁
2019-09-18 09:05:14
求一個(gè)simulink的蓄電池用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制電機(jī)加速勻速減速運(yùn)動(dòng)的模型仿真
2020-02-22 02:17:03
FPGA加速的關(guān)鍵因素是什么？EdgeBoard中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子在FPGA中的實(shí)現(xiàn)方法是什么？
2021-09-28 06:37:44
(NNAPI) ，充分調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API進(jìn)行硬件加速，使RK3399的AI運(yùn)算性能大幅提升。適用基于主流模型架構(gòu)衍生開發(fā)的各類應(yīng)用，例如：商品識(shí)別、疲勞檢測等。 2分鐘視頻，一起了解下Android
2018-07-31 17:42:44
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
請問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
AI加速器設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)和一些思考
致謝
首先感謝電子發(fā)燒友論壇提供的書籍
然后為該書打個(gè)廣告吧，32K的幅面，非常小巧方便，全彩印刷，質(zhì)量精良，很有質(zhì)感。
前言
設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先要考慮的幾個(gè)問題
2023-09-16 11:11:01
。
從名字上就能看出來書里可能覆蓋的內(nèi)容是和CNN加速器有關(guān)的內(nèi)容了。
作者在前言里說這本書主要討論Inference（推理）的過程，“主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件，尤其是芯片設(shè)計(jì)層面的內(nèi)容”。這本書的第2，3章
2023-09-17 16:39:45
《 AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》+第一章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀感
? ?在本書的引言中也提到“一圖勝千言”，讀完第一章節(jié)后，對其進(jìn)行了一些歸納（如圖1），第一章對常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹，舉例了一些結(jié)構(gòu)
2023-09-11 20:34:01
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
項(xiàng)目名稱：基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速試用計(jì)劃：申請理由：本人研究生在讀，想要利用PYNQ深入探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速，在PYNQ上實(shí)現(xiàn)圖像的快速處理項(xiàng)目計(jì)劃：1、在PC端實(shí)現(xiàn)Lnet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
2018-12-19 11:37:22
前言前面我們通過notebook，完成了在PYNQ-Z2開發(fā)板上編寫并運(yùn)行python程序。我們的最終目的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成手寫的數(shù)字識(shí)別。在這之前，有必要講一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和工作原理。何為
2019-03-03 22:10:19
的開源作品實(shí)在少之又少，使得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作品對于部分電子愛好者仍帶有一分神秘的光環(huán)。本作品依托的PYNQ-Z2開發(fā)板擁有充足的可編程邏輯資源，并嵌入了雙核Cortex-A9處理器硬核，滿足小車視頻
2019-03-02 23:10:52
創(chuàng)新的芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)，這正面臨新的挑戰(zhàn)。本書從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析出發(fā)，總結(jié)和提煉了AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)中常見的難點(diǎn)，以及解決這些難點(diǎn)的技術(shù)、方法和思想，是AI軟硬件架構(gòu)師、設(shè)計(jì)師非常寶貴的參考資料。《 AI
2023-07-28 10:50:51
的RK1808S——AI加速棒，將兩者放入進(jìn)行對比，豈不美哉？NCS2(Neural Compute Stick 2)顧名思義，是用來計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)加速棒，而且是第二代。它其實(shí)外形像一個(gè)U盤一樣。通體
2020-07-27 17:28:00
今天學(xué)習(xí)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別是自適應(yīng)諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競爭學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競爭型學(xué)習(xí)
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的，其權(quán)重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-08-20 12:05:29
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
速度增長，需要新的硬件和軟件創(chuàng)新來繼續(xù)平衡內(nèi)存，計(jì)算效率和帶寬。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 的訓(xùn)練對于 AI 能力的持續(xù)提升至關(guān)重要，今天標(biāo)志著這一演變的激動(dòng)人心的一步，Arm、英特爾和 NVIDIA 聯(lián)合
2022-09-15 15:15:46
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會(huì)在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
為 三個(gè)過程：輸入信號(hào)線性加權(quán)、求和、非線性激活。1958 年到 1969 年為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展的第一階段， 稱為第一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在 1958 年 Rosenblatt 第 一次在 MCP 模型上
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測試模型的特定用例。什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是系統(tǒng)或神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù)，使其能夠解決復(fù)雜的問題。雖然有許多網(wǎng)絡(luò)類型，但本系
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
Spotting）使用運(yùn)動(dòng)傳感器識(shí)別活動(dòng)狀態(tài) （Human Activity Recognition）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) （替代PID等傳統(tǒng)控制方法）圖像處理 （帶專用加速器的 MCU）...它輕量但不低能， 它支持
2019-05-01 19:03:01
STM32CubeMx.AI的使用歡迎使用Markdown編輯器在STM32論壇中看到這樣一個(gè)視頻：在視頻中，在STM32上驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（HAR人體活動(dòng)識(shí)別），一般需要STM32-F3/F4/L4/F7/L7系列高性能單片機(jī)，運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)模型一般需要3MB以上的閃存空間，單片機(jī)顯然不支持這...
2021-08-03 06:59:41
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立參數(shù)Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如下圖所示：控制器由兩部分組成：經(jīng)典增量式PID控制器；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
2021-09-07 07:43:47
摘 要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來采集五個(gè)手指和手背的加速度三軸信息，并通過ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)傳輸來提取手勢特征量，同時(shí)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行誤差分析來實(shí)現(xiàn)手勢識(shí)別的設(shè)計(jì)方法
2018-11-13 16:04:45
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
2021-04-30 06:58:13
如何用stm32cube.ai簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測
2021-07-12 08:02:11
稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理優(yōu)勢在于：巨量并行性；信息處理和存儲(chǔ)單元結(jié)合在一起；自組織自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號(hào)處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時(shí)優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個(gè)選項(xiàng)，尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
FPGA的嵌入式應(yīng)用。某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA處理器能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，為了實(shí)現(xiàn)集數(shù)據(jù)通信、操作控制和數(shù)據(jù)處理于一體的便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，需要設(shè)計(jì)一種基于嵌入式ARM內(nèi)核及現(xiàn)場可編程門陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
2019-09-20 06:15:20
求一個(gè)simulink的蓄電池用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制電機(jī)加速勻速減速運(yùn)動(dòng)的模型仿真
2020-02-22 02:15:50
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請問這個(gè)控制方法可以嗎？有誰會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題： 一組車重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對應(yīng)一個(gè)車重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44
1、加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必備開源項(xiàng)目 到底純FPGA適不適合這種大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)？這個(gè)問題其實(shí)我們不適合回答，但是FPGA廠商是的實(shí)際操作是很有權(quán)威性的，現(xiàn)在不論是Intel還是Xilinx都沒有在
2022-10-24 16:10:50
的收斂速度和識(shí)別率【關(guān)鍵詞】：粒子群優(yōu)化;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);;語音識(shí)別【DOI】：CNKI:SUN:SSJS.0.2010-06-018【正文快照】：1引言語音識(shí)別是新一代智能計(jì)算機(jī)的重要組成部分，對它
2010-05-06 09:05:35
請問一下fpga加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要用arm核呢？用其他的不行嗎
2022-07-25 14:37:58
視覺任務(wù)中，并取得了巨大成功。然而，由于存儲(chǔ)空間和功耗的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在嵌入式設(shè)備上的存儲(chǔ)與計(jì)算仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。前面幾篇介紹了如何在嵌入式AI芯片上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：【嵌入式AI開發(fā)】篇五|實(shí)戰(zhàn)篇一：STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之pytorch搭建指紋識(shí)別模型.onnx...
2021-12-14 07:35:25
隱藏技術(shù): 一種基于前沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的新型人工智能處理器 Copy東京理工大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種名為“ Hiddenite”的新型加速器芯片，該芯片可以在計(jì)算稀疏“隱藏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”時(shí)達(dá)到最高的精度
2022-03-17 19:15:13
詳細(xì)的解釋。Imagination的PowerVR Series2NX集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用處理器，相信這必定使其性能提高一個(gè)量級(jí)。
2018-04-25 16:18:001227 
我的母親是一名護(hù)士，目前已經(jīng)退休。她是一個(gè)非常聰明的人，對自己的工作業(yè)務(wù)非常的盡職盡責(zé)。幾天前我和她說我正在研究Imagination最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，她詫異的說：“你說的是什么意思？”，當(dāng)然只有她在護(hù)理學(xué)校進(jìn)行外科手術(shù)培訓(xùn)或者照顧老年癡呆患者時(shí)才會(huì)真正思考神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意味著什么。
2018-04-26 18:44:002760 硬件開發(fā)之用。
Imagination 已于 2017 年 9 月推出首款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 PowerVR Series2NX。API 和 SDK 程序庫的未來版本可協(xié)助開發(fā)人員針對我們的 GPU 與 NNA 硬件開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序，無需重新撰寫程序代碼。
2018-01-26 17:05:423111 
高性能計(jì)算。這兩款內(nèi)核是基于Imagination革命性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）架構(gòu)PowerVRSeries2NX設(shè)計(jì)的，該架構(gòu)可以使“智能”從云端轉(zhuǎn)移至邊緣設(shè)備，從而實(shí)現(xiàn)更高的效率和實(shí)時(shí)響應(yīng)。
2018-06-21 11:02:001524 
Imagination公司日前基于其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器(NNA)架構(gòu)PowerVR 2NX推出了兩款全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核AX2185和AX2145，其設(shè)計(jì)目的是在極小芯片面積上以極低功耗實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高性能計(jì)算。
2018-06-20 10:50:043674 
Imagination Technologies宣布推出其面向人工智能（AI）應(yīng)用的最新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）架構(gòu)PowerVR Series3NX。
2018-12-06 16:09:323256 Imagination公司的業(yè)務(wù)是為芯片設(shè)計(jì)提供必要的內(nèi)核組件，我們在嵌入式圖形處理器（GPU）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）技術(shù)方面聞名，我們將這些技術(shù)授權(quán)給世界領(lǐng)先的芯片供應(yīng)商。
2018-12-22 14:35:193026 基于端側(cè)推斷任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器基準(zhǔn)測試結(jié)果中，Imagination的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器在多個(gè)框架測試中成績名列第一！
2019-07-12 15:23:475005 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速賦能端側(cè)智能
2019-08-08 10:59:514317 隨著許多嵌入式系開始變得智能且自主，以人工智能（AI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場即將起飛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。
2019-11-14 14:16:01594 隨著許多嵌入式系開始變得智能且自主，以人工智能（AI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場即將起飛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。
2019-11-22 11:40:06902 其實(shí)Imagination早在2017年就在人工智能芯片IP中嶄露頭角。2017年9月Imagination發(fā)布了一項(xiàng)全新的IP產(chǎn)品，硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器：“PowerVR 2NX”。Imagination將其命名為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）。
2019-12-10 13:56:492674 來源：ST社區(qū) GPU和NNA（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器）正在迅速成為AI應(yīng)用的關(guān)鍵要素。隨著不同企業(yè)開始挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種任務(wù)（比如自然語言處理、圖片分類）中的潛力，集成人工智能元素的產(chǎn)品數(shù)量正在穩(wěn)步的增長
2022-12-20 18:25:17506 通過集成專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，MAX78000克服了這些局限性，憑借在本地以低功耗實(shí)時(shí)執(zhí)行AI處理，使機(jī)器能夠看到和聽到復(fù)雜的型態(tài)。
2020-10-21 16:22:361183 據(jù)外媒報(bào)道，英國半導(dǎo)體與軟件設(shè)計(jì)公司Imagination Technologies宣布推出新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）——IMG Series4，可應(yīng)用于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動(dòng)駕駛
2020-11-16 10:28:461929 Imagination Technologies發(fā)布了最新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器IP核IMG Series4 NNA，并將于12月份正式向廠商提供。 芯東西獨(dú)家獲悉，已有汽車領(lǐng)域廠商率先獲得IMG
2020-11-18 16:06:282340 ? ? 新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 Maxim Integrated的新型MAX78000芯片，基于雙核MCU，結(jié)合了超低功耗深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，為高性能人工智能 (AI) 應(yīng)用提供所需的算力，是機(jī)器視覺
2021-01-04 11:48:492589 ，Imagination的圖形處理器（GPU）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）兩大IP產(chǎn)品成功入選，工業(yè)和信息化部電子信息司司長喬躍山，中國工程院院士、北京理工大學(xué)教授孫逢春，中國汽車芯片產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟聯(lián)席理事長董揚(yáng)等領(lǐng)導(dǎo)和專家，以及行業(yè)
2021-03-02 15:37:452025 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器基本概念。
2021-05-27 15:22:59
11 了一種基于FPGA的SIM卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器架構(gòu)。以YOOV2目標(biāo)檢測算法為例，介紹了將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型映射到FPGA上的完整流程;對加速器的性能和資源耗費(fèi)進(jìn)行深λ分析和建模，將實(shí)際傳輸延時(shí)考慮在內(nèi)，縮小了加速器理論時(shí)延與實(shí)際時(shí)延
2021-05-28 14:00:2223 和 T760 芯片中采用了Imagination的PowerVR Series3NX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）。
2021-12-28 17:16:251962 AI加速器是一類專門的硬件加速器或計(jì)算機(jī)系統(tǒng)旨在加速人工智能的應(yīng)用，主要應(yīng)用于人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)。
2022-02-06 12:47:003645 從線上購物時(shí)的“猜你喜歡”、到高等級(jí)自動(dòng)駕駛汽車上的實(shí)時(shí)交通信息接收，再到在線視頻游戲，所有的這些都離不開人工智能（AI）加速器。AI加速器是一種高性能的并行計(jì)算設(shè)備，旨在高效處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI工作負(fù)載并提供近乎實(shí)時(shí)的處理方案，從而實(shí)現(xiàn)一系列應(yīng)用。
2023-11-18 10:36:301144 
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