亚洲精品久久久久久久久久久,亚洲国产精品一区二区制服,亚洲精品午夜精品,国产成人精品综合在线观看,最近2019中文字幕一页二页

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

Imagination神經網絡加速器和GPU入選《汽車半導體供需對接手冊》

Dbwd_Imgtec ? 來源:Imagination Tech ? 作者:Imagination Tech ? 2021-03-02 15:37 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

2月26日,由工業(yè)和信息化部電子信息司和裝備工業(yè)一司主辦,中國汽車芯片產業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯盟、國家新能源汽車技術創(chuàng)新中心承辦的汽車半導體供需對接專題研討會暨《汽車半導體供需對接手冊》發(fā)布活動在北京順利舉行,Imagination的圖形處理器GPU)和神經網絡加速器(NNA)兩大IP產品成功入選,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、北京理工大學教授孫逢春,中國汽車芯片產業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯盟聯席理事長董揚等領導和專家,以及行業(yè)組織、高校院所、芯片聯盟代表單位負責人出席本次會議。

喬躍山司長指出,作為半導體行業(yè)主管部門,工業(yè)和信息化部電子信息司將始終積極引導和支持汽車半導體產業(yè)發(fā)展,通過聚力汽車半導體供需對接平臺建設、產業(yè)鏈構建、優(yōu)質生態(tài)營造,推進汽車半導體持續(xù)健康發(fā)展。會上發(fā)布了《汽車半導體供需對接手冊》,該手冊由工業(yè)和信息化部電子信息司和裝備工業(yè)一司指導中國汽車芯片產業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯盟等多家單位共同編制,旨在促進汽車半導體產業(yè)鏈上下游協作,推廣優(yōu)秀的汽車半導體產品,促進汽車企業(yè)與半導體企業(yè)的溝通對接。

《手冊》共收錄了59家半導體企業(yè)的568款產品,覆蓋計算芯片、控制芯片、功率芯片、通信芯片、傳感芯片、信息安全芯片、電源芯片、驅動芯片、存儲芯片、模擬芯片等10大類,53小類產品,占汽車半導體66個小類的80%。其中,已上車應用的產品合計246款,占收錄產品總數的43%。

Imagination作為全球知名的半導體IP供應商,深耕汽車領域已超過15年,其IMG PowerVR系列GPU和IMG Series4 NNA本次也成功入選《手冊》。

目前,Imagination的GPU IP產品在汽車GPU領域已占據43%以上的市場份額,與瑞薩、德州儀器TI)、索喜等領先汽車芯片廠商形成了長期、良好的合作關系,國內也有芯馳科技(SemiDrive)這樣的創(chuàng)新型企業(yè)基于Imagination的GPU IP成功打造了智能駕艙芯片。2020年10月和11月,Imagination先后發(fā)布了最新的車用BXS GPU和Series4 NNA產品。BXS是專用的車規(guī)級GPU,符合ISO 26262標準,是迄今為止最先進的汽車GPU IP,可支持下一代人機界面(HMI)、UI顯示、信息娛樂系統(tǒng)、數字駕艙、環(huán)繞視圖、ADAS和自動駕駛等應用,TI就在其最新的Jacinto車用處理器系列產品中采用了BXS-4-64 GPU內核。

Imagination專用車規(guī)級BXS GPU

Series4 NNA更是Imagination針對ADAS和自動駕駛打造的終極AI加速器,可以提供顛覆行業(yè)的性能,且同樣符合ISO 26262標準。Series4的每個單核能以不到一瓦的功耗提供12.5 TOPS的算力,一個8核集群可提供100 TOPS,6個8核集群形成的解決方案就擁有600 TOPS的算力,完全可以滿足L4和L5級自動駕駛的需求。

IMG Series4 NNA通過多集群方式提供超高算力

電動化、網聯化、智能化已成為汽車產業(yè)的發(fā)展潮流和趨勢,智能座艙、自動駕駛、信息娛樂等應用對半導體的需求和要求不斷提升,半導體已成為支撐汽車“三化”升級的關鍵。Imagination將不斷創(chuàng)新、優(yōu)化自己的GPU和NNA IP產品,并聯合汽車芯片廠商共同打造性能卓越、面向未來的車用芯片,推動汽車產業(yè)加快“三化”發(fā)展。

原文標題:《汽車半導體供需對接手冊》發(fā)布,Imagination兩大產品入選

文章出處:【微信公眾號:Imagination Tech】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

責任編輯:haq

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 半導體
    +關注

    關注

    336

    文章

    29742

    瀏覽量

    255148
  • 汽車電子
    +關注

    關注

    3042

    文章

    8503

    瀏覽量

    171964
  • 加速器
    +關注

    關注

    2

    文章

    834

    瀏覽量

    39660

原文標題:《汽車半導體供需對接手冊》發(fā)布,Imagination兩大產品入選

文章出處:【微信號:Imgtec,微信公眾號:Imagination Tech】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    CNN卷積神經網絡設計原理及在MCU200T上仿真測試

    CNN算法簡介 我們硬件加速器的模型為Lenet-5的變型,網絡粗略分共有7層,細分共有13層。包括卷積,最大池化層,激活層,扁平層,全連接層。下面是各層作用介紹: 卷積層:提取特征?!安蝗?/div>
    發(fā)表于 10-29 07:49

    NMSIS神經網絡庫使用介紹

    NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經網絡內核,旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理內核上的神經網絡的性能并最??大限度地減少其內存占用。 該庫分為多個功能,每個功能涵蓋特定類別
    發(fā)表于 10-29 06:08

    SNN加速器內部神經元數據連接方式

    的數量級,而且生物軸突的延遲和神經元的時間常數比數字電路的傳播和轉換延遲要大得多,AER 的工作方式和神經網絡的特點相吻合,所以受生物啟發(fā)的神經形態(tài)處理中的NoC或SNN
    發(fā)表于 10-24 07:34

    CICC2033神經網絡部署相關操作

    在完成神經網絡量化后,需要將神經網絡部署到硬件加速器上。首先需要將所有權重數據以及輸入數據導入到存儲內。 在仿真環(huán)境下,可將其存于一個文件,并在 Verilog 代碼中通過 read
    發(fā)表于 10-20 08:00

    神經網絡的并行計算與加速技術

    問題。因此,并行計算與加速技術在神經網絡研究和應用中變得至關重要,它們能夠顯著提升神經網絡的性能和效率,滿足實際應用中對快速響應和大規(guī)模數據處理的需求。神經網絡并行
    的頭像 發(fā)表于 09-17 13:31 ?820次閱讀
    <b class='flag-5'>神經網絡</b>的并行計算與<b class='flag-5'>加速</b>技術

    MAX78000采用超低功耗卷積神經網絡加速度計的人工智能微控制技術手冊

    的Maxim超低功耗微控制相結合。通過這款基于硬件的卷積神經網絡(CNN)加速器,即使是電池供電的應用也可執(zhí)行AI推理,同時功耗僅為微焦耳級。
    的頭像 發(fā)表于 05-08 11:42 ?641次閱讀
    MAX78000采用超低功耗卷積<b class='flag-5'>神經網絡</b><b class='flag-5'>加速</b>度計的人工智能微控制<b class='flag-5'>器</b>技術<b class='flag-5'>手冊</b>

    MAX78002帶有低功耗卷積神經網絡加速器的人工智能微控制技術手冊

    的Maxim超低功耗微控制相結合。通過這款基于硬件的卷積神經網絡(CNN)加速器,即使是電池供電的應用也可執(zhí)行AI推理,同時功耗僅為微焦耳級。
    的頭像 發(fā)表于 05-08 10:16 ?517次閱讀
    MAX78002帶有低功耗卷積<b class='flag-5'>神經網絡</b><b class='flag-5'>加速器</b>的人工智能微控制<b class='flag-5'>器</b>技術<b class='flag-5'>手冊</b>

    NVIDIA實現神經網絡渲染技術的突破性增強功能

    發(fā)者能使用 NVIDIA GeForce RTX GPU 中的 AI Tensor Cores,在游戲的圖形渲染管線內加速神經網絡渲染。
    的頭像 發(fā)表于 04-07 11:33 ?730次閱讀

    從圖形處理到AI加速,一文看懂Imagination D系列GPU

    Imagination的D系列于2022年首次發(fā)布,見證了生成式AI從云端到智能手機等消費設備中普及。在云端,由于GPU的可編程性、可擴展性和快速處理AI工作負載的能力,GPU已成為高效的AI
    的頭像 發(fā)表于 02-27 08:33 ?747次閱讀
    從圖形處理到AI<b class='flag-5'>加速</b>,一文看懂<b class='flag-5'>Imagination</b> D系列<b class='flag-5'>GPU</b>

    BP神經網絡與卷積神經網絡的比較

    多層。 每一層都由若干個神經元構成,神經元之間通過權重連接。信號在神經網絡中是前向傳播的,而誤差是反向傳播的。 卷積神經網絡(CNN) : CNN主要由卷積層、池化層和全連接層組成。
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?1146次閱讀

    BP神經網絡與深度學習的關系

    BP神經網絡與深度學習之間存在著密切的關系,以下是對它們之間關系的介紹: 一、BP神經網絡的基本概念 BP神經網絡,即反向傳播神經網絡(Backpropagation Neural N
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:15 ?1249次閱讀

    人工神經網絡的原理和多種神經網絡架構方法

    在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機器學習的基礎知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經網絡的原理和多種神經網絡架構方法,供各位老師選擇。 01 人工神經網絡 ? 人工神經網絡模型之所
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1957次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經網絡</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經網絡</b>架構方法

    ANN神經網絡——器件建模

    隨著半導體行業(yè)的新材料、新工藝、新器件的不斷發(fā)展,人工神經網絡作為一種替代方法已經被引入器件建模領域。本文介紹了ANN神經網絡建模的起源、優(yōu)勢、實現方式和應用場景。 ? 隨著半導體行業(yè)
    的頭像 發(fā)表于 01-06 13:41 ?1483次閱讀
    ANN<b class='flag-5'>神經網絡</b>——器件建模

    卷積神經網絡與傳統(tǒng)神經網絡的比較

    在深度學習領域,神經網絡模型被廣泛應用于各種任務,如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經網絡(CNNs)和傳統(tǒng)神經網絡是兩種常見的模型。 1. 結構差異 1.1 傳統(tǒng)神經網絡
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?2326次閱讀

    RNN模型與傳統(tǒng)神經網絡的區(qū)別

    神經網絡是機器學習領域中的一種強大工具,它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術的發(fā)展,神經網絡的類型也在不斷增加,其中循環(huán)神經網絡(RNN)和傳統(tǒng)神經網絡(如前饋
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:42 ?1861次閱讀