新一代紅外成像導引系統(tǒng)須具備高精度、處理速度快、實時性強且反應時間短等特點,這便要求圖像處理計算機能滿足圖像處理中大數據量、復雜運算、實時性強、高傳輸率和穩(wěn)定可靠等要求。文中從工作原理、硬件及軟件3個方面介紹了基于DSP和FPGA芯片的紅外信息數據處理系統(tǒng)設計方法。
2015-07-30 14:43:57503 據知情人士透露,蘋果已經開始生產新款iPad。新款iPad將更加輕薄,處理器速度更快,內存更大,圖形處理能力更強。它將配備前置攝像頭,可用于視頻會議等。
2011-02-09 11:43:12270 AI-ESTATE標準(適用于所有測試環(huán)境的人工智能信息交換與服務)與ATML(自動測試標注語言)隨著被測對象的日益復雜,以數據處理為基礎的傳統(tǒng)測試診斷制方法已經無法適應復雜設備的維護需要,應用以
2016-04-16 14:51:52
AI時代FPGA廠商與FPGA工程師該如何轉型?
2020-06-08 11:50:21
機器,并使用Jetson Xavier進行硬件在環(huán)測試。提早轉型,英偉達開啟人工智能之路作為一家圖像處理芯片公司,Nvidia約在7年前就已經開始轉型布局人工智能。當時人工智能概念還未興起,AI仍是一片藍
2018-06-11 08:20:23
芯片方案,加上大數據所產生的機器學習,需要處理龐大與實時信息。因此GPU在云端系統(tǒng)、車聯(lián)網等優(yōu)勢還是會持續(xù)領先, 預估至2025年AI芯片出貨金額將超過120億美元,其中GPU整體出貨金額將超過50億
2017-12-05 08:09:38
當AI遇上FPGA,告別高門檻、高能耗、高成本
2019-10-21 08:00:04
FPGA是一種高速、穩(wěn)定的運行環(huán)境,在FPGA內處理圖像比CPU更快以下為案例鏈接mangotree.cn/event/32338/
2016-12-12 14:03:19
延到達后才會更新數據的輸出,怎么會有200MHz呢?? 求大家?guī)兔栴}哈, 下面是相關的資料
同步電路的速度是指同步系統(tǒng)時鐘的速度,同步時鐘愈快,電路處理數據的時間間隔越短,電路在單位時間內處理
2023-04-23 14:58:18
首發(fā)極術社區(qū)如對Arm相關技術感興趣,歡迎私信 aijishu20加入技術微信群。分享內容NVIDIA Jetson是嵌入式計算平臺,具有低功耗、高性能和小體積等特點,可加速各行業(yè)的AI應用落地
2021-12-14 08:05:01
Jetson概述爆炸式增長的AI模型的復雜性專為自主機器開發(fā)人員設計的AI計算板加快AI處理的SDK“JetPack”概述NVIDIA Jetson是NVIDIA公司嵌入式單板計算機的一系列
2021-11-09 08:26:45
我們的工程師在“蒸餾”模式下打開CATIAv6模型時遇到了問題。我希望有人可以提供幫助。錯誤信息:NVIDIA OpenGL驅動程序檢測到顯示驅動程序出現(xiàn)問題,無法繼續(xù)。申請必須關閉。錯誤代碼
2018-10-08 14:20:56
來了解下,這款號稱“魔盒”的AI邊緣計算終端有哪些值得稱道的地方。
一、處理性能和視頻分析
先來回顧一下AI 邊緣計算終端FCU3001的參數,其搭載的CPU為六核NVIDIA Carmel(ARM
2023-05-26 14:12:09
,Turing GPU被評為市面上單處理器性能最高的GPU。NVIDIA Turing在MLPerf數據中心場景中的成績超過了其他市面上的處理器。離線場景中具有代表性的場景有圖像標記等,該場景下所有數據可在本地
2019-11-08 19:44:51
在此附上NVIDIA深度學習亞太區(qū)相關職位的招聘信息,有意向或想查看詳細工作說明的朋友歡迎發(fā)送英文簡歷或來信至 allelin@nvidia.com Wechat :hrallenlin 目前熱招
2017-08-25 17:04:24
正確理解了所有內容,還是對這個問題有任何澄清?2.視頻卡Nvidia Tesla M60主要用于處理3D建模軟件Bentley Microstation v8。處理過的模型非常大(對于整條街道而言)并且
2018-09-13 17:08:32
場所” 我們是《人物》選出的“年度關愛公司 ” 我們是《財富》選出的“全球最受贊賞公司” 我們這里還有“評價最高的CEO”我們,就是AI計算的引領者NVIDIA, 夢想的機會就在眼前 ,你來不來
2018-07-05 09:08:16
親愛的大家我有一個關于Nvidia-smi的問題無論如何我能控制風扇速度嗎?我喜歡讓風扇保持在80%請指教謝謝卡齊姆以上來自于谷歌翻譯以下為原文Dear AllI have a question
2018-09-18 16:37:52
”的學科向“基于數據的”學科轉變,我們在越來越多的AI驅動的應用程序中看到了這一點。當您說“ Alexa”或“ Hey Siri”時,語音識別正在由并行處理軟件算法處理和解釋,該算法很可能由Nvidia
2020-09-07 09:49:42
種情況下,到期是“從不”,許可證永遠不會返回。所有4個許可證都被某些機器消耗,這些機器不再存在且無法重復使用。在許可證服務器“許可客戶端 - >客戶端詳細信息”中,它們被分配給計算機的mac地址
2018-09-20 11:41:44
我試圖了解速度等級,我發(fā)現(xiàn)了很多相互矛盾的信息。在Virtex5數據表中,速度等級列為-1,-2和-3。這是什么意思?速度等級如何影響FPGA的選擇?
2020-05-27 14:08:15
和數據吞吐量進行優(yōu)化的服務器和數據中心人工智能和機器學習 (ML) 的需求。否則,人工智能所需的成本、電力和碳將開始超過收益。NVIDIA 率先使用 GPU 來提高數據中心中 HPC 和 AI 的性能
2022-03-29 14:40:21
在同一主機機上采用相同型號的 Ran Object Detection C++ 演示 和 對象檢測 Python 演示 。
C++ 演示中的推理速度比 Python 演示中的推理速度更快。
2023-08-15 06:52:29
對圖像中的不同像素上操作。這意味著接收第一個處理的像素僅需2ms的時間,處理整個圖像需要4ms的時間,因而總處理時間為6ms。這比CPU的執(zhí)行速度快得多。即使使用FPGA協(xié)處理架構并將圖像傳輸到CPU
2018-08-03 11:13:19
如題,想知道一些HiSpark AI Camera HarmonyOS 相關的資料信息。使用HiSpark AI Camera 套件你們知道哪些地方有學習資料,可以分享下嗎?
2021-01-06 18:00:25
LabVIEW中使用多線程運行速度是否會更快問題: 如果使用了多線程,應用程序是不是會跑的更快些?解答:這個取決于應用程序。如果應用程序中的任務順序執(zhí)行,不會看到任何改善。比方說,程序打開文件,從
2022-02-01 13:14:37
18 幅圖像的速度每秒處理 3,015 幅圖像。? 這些數字表明,英特爾 Stratix 10 FPGA 在處理大批量任務時完全可媲美其他高性能計算(HPC)器件(如 GPU), 在處理小批量任務時則比其他器件更快。
2019-07-17 06:34:16
DMA讀取的速度會更快嗎
2023-10-16 06:36:59
按道理來說哪個接口的速度更快一點
2023-10-13 07:06:20
Hub,它上面有一個電源接口,經過測試,在不接電源的時候速度比接電源的時候速度更快。Hub USB Type-c 轉接器速度指示圖接電源的時候不接電源的時候結論M...
2021-12-28 07:15:09
與XenApp相比還有哪些優(yōu)勢?我知道這些問題有點基本,但我們想要一些完整的信息,并且在購買之前要100%準確。提前感謝您,希望盡快收到您的來信!鮑比以上來自于谷歌翻譯以下為原文Good afternoon
2018-09-13 17:01:58
英特爾(Intel)正于近日在美國舉行的SupercompuTIng 2016大會上展示其兩款新型Xeon處理器,以及支持深度學習的新型FPGA卡;從該公司的技術展示,能窺見其準備推出的完整機器學習
2016-12-23 16:50:37
迭代速度相比,AI算法迭代更快。我們針對最新算法的需求、神經網絡算法的共性基礎,把它快速地放到芯片上。” 比特大陸產品戰(zhàn)略總監(jiān)湯煒偉說。 比特大陸2017年11月份推出的首款AI芯片,現(xiàn)在已經全線量產
2018-06-14 11:44:13
OMAP-L138(定點/浮點DSP C674x+ARM9)+ FPGA處理器的開發(fā)板。
編寫一個用于AI加速的FPGA程序是一個相當復雜的過程,涉及硬件描述語言(如VHDL或Verilog)以及針對特定
2024-02-12 16:18:43
中心點畫圓和Bresenham畫圓,哪種算法速度更快?
2023-10-28 08:04:32
狀況息息相關。AI能幫忙醫(yī)師在發(fā)現(xiàn)有異常(不良反應)時,立即逆向推理追蹤到其源于何種藥物組合。此時,這表里的智慧就發(fā)揮很大效益了! 例如:上述AI設計師就把各種特征(用藥A、用藥B、腎功能異常)組合
2020-11-26 10:21:45
什么是相關雙取樣電路?為什么要采用相關雙取樣電路處理圖像信息?
2021-04-12 06:59:39
周期——產品開發(fā)周期是否非常緊迫?若使用FPGA開發(fā),是否比其他方案具有更高的開發(fā)難度,能否面對必須在最短的時間內開發(fā)出產品的挑戰(zhàn)?● 產品性能——產品的數據速率、吞吐量或處理能力上是否有特殊要求?是否
2016-06-29 09:37:38
在Spartan 6系列中,更高的速度等級數字是否表示速度更快?例如,速度等級比“-2”快“-3”?以上來自于谷歌翻譯以下為原文In the Spartan 6 series, does
2019-05-28 13:29:35
數據量特別大、運算復雜,單純依靠通用PC很難達到實時性要求,不能滿足現(xiàn)行高速三維圖像處理應用。 本系統(tǒng)中,采用FPGA實現(xiàn)底層的信號預處理算法,其處理數據量很大,處理速度高,但算法結構相對
2019-06-24 06:11:03
本系統(tǒng)采用基于FPGA與DSP協(xié)同工作進行視頻處理的方案,實現(xiàn)視頻采集、處理到傳輸的整個過程。 實時視頻圖像處理中,低層的預處理算法處理的數據量大,對處理速度要求高,但算法相對比較簡單,適合于
2019-06-19 06:12:05
FCU3001是一款搭載NVIDIA Jetson Xavier NX的人工智能邊緣計算設備,采用6核64位ARM架構處理器,其GPU擁有384個Volta核心和48個Tensor核心,算力高達21TOPS
2021-11-30 10:52:31
描述此 Nvidia Tegra? T40/T50 處理器供電的汽車信息娛樂參考設計使用 TPS51632Q1 和 TPS51604Q1 通過汽車認證的器件為 Nvidia Tegra T40
2018-12-25 15:16:32
處理,并行計算的優(yōu)勢不能發(fā)揮出來。 相比較而言,運行深度學習算法實現(xiàn)同樣的性能,GPU所需功耗遠大于FPGA,通常情況下,GPU只能達到FPGA能效比的一半或更低。目前來看,深度學習算法還未完全成熟
2021-09-17 17:08:32
Omida)的預測,2018-2025年物聯(lián)網設備數量將達到400億,截至2022年,所有企業(yè)產生的數據中近50%會在傳統(tǒng)數據中心或云端以外的地方進行處理。但與此同時,市場一方面要求設計人員開發(fā)出性能比以往
2020-10-23 11:43:04
于今年 I/O 大會上推出第二代 AI 芯片 TPU。為勸說人們購買下一代設備——不管是手機、VR 頭盔,甚至是汽車,所有的體驗將更好,更流暢。
“消費者期待的是沒有延遲,實時處理
2017-07-31 21:17:15
AI芯片產品的設計和開發(fā);技巧提升:課程剖析AI芯片開發(fā)流程及技巧,學員可熟悉AI芯片架構設計的各種處理技巧、芯片架構在FPGA上執(zhí)行的方法,掌握AI芯片的工程應用和部署;配套開發(fā)板:配備與課程配套
2019-07-19 11:54:01
,使它們能快速轉化為計算機可處理的數據,如今已成為迫切的需要。作為處理圖片文字數據的AI技術——OCR(optical character recognition 光學字符識別),正是一種有效
2018-07-06 08:58:38
沒學 FPGA多久,可是就發(fā)現(xiàn),FPGA的程序,比單片機寫得復雜今天下午看了FPGA的串口程序,發(fā)現(xiàn),發(fā)數據,寫數據,就寫了好多,腦袋都大了,還是沒看懂串口發(fā)送程序,用單片,也是很簡單是實現(xiàn),我現(xiàn)在都沒有信心了,FPGA程序好復雜大家說說,是不是這種情況?要怎么學,才能更快掌握?
2015-08-09 21:39:21
課題做的FPGA圖像處理,導師讓查資料找方法證明FPGA圖像處理的優(yōu)點,為什么速度快。我實在找不到方法證明。特向大神們求助,謝謝!
2015-10-24 11:13:12
和中間結果需要存儲在外部存儲器中。并且數據迭代器會更加復雜。設計周期長,AI相關領域迭代速度快,綜上以上幾點,可以很容易給你們指引一條道路。 目前主流的解決方案就是使用通用或專用處理器來做控制工作
2022-10-24 16:10:50
用FMSC讀取flash的速度快還是用QSPI的速度更快
2023-10-12 07:11:28
`描述此 Nvidia Tegra? T40/T50 處理器供電的汽車信息娛樂參考設計使用 TPS51632Q1 和 TPS51604Q1 通過汽車認證的器件為 Nvidia Tegra T40
2015-04-10 15:11:23
的FPGA器件可能適用于邊緣應用上的AI。(來源:Lattice Semi)“這類FPGA非常適合這些非視覺的低端傳感器處理應用,”萊迪思半導體部門和解決方案營銷高級總監(jiān)Deepak Boppana說
2019-05-29 10:38:09
我想了解在信號處理方面DSP比FPGA的優(yōu)點?
2019-09-26 05:55:09
如何使FRAM MCU速度更快所需功耗最低
2020-12-30 07:11:15
FPGA在彈上信息處理機中的應用
引言
信息處理機(圖1)用于完成導彈上多路遙測信息的采集、處理、組包發(fā)送。主要功能包括高速1553B總線的數據收發(fā) 、422
2010-02-25 10:47:11677 (DeePhi Tech)推出了一個名為亞里士多德 (Aristotle) 的卷積神經網絡(CNN)加速處理器,該處理器在處理同樣任務時比 CPU 或者 GPU 速度更快、能效更高。 ? 那么
2017-02-08 05:54:39304 芯片進行基因體定序與優(yōu)化語音辨識所需的深度學習,察覺FPGA 的耗能低于GPU 且處理速度較快。相較于GPU 只能處理運算,FPGA 能以更快速的速度一次處理所有與AI 相關資訊。
2019-01-18 14:14:42499 美國郵政總局(USPS)每年估計發(fā)送1,460億封郵件,包括60億個包裹。為了更有效地處理打包數據,USPS正在試驗AI。NVIDIA今天宣布將為USPS提供AI技術。
2019-11-13 10:25:55654 “恭喜NVIDIA得到我們的獨立評審團的認可,榮獲這一殊榮。” Edge AI and Vision Alliance創(chuàng)始人Jeff Bier說,“NVIDIA是嵌入式計算機視覺和AI的先驅,多年保持著的創(chuàng)新速度更是令人印象深刻。”
2020-07-08 15:31:512417 阿里巴巴達摩院表示,在一周內升級了遙感AI技術,開發(fā)出應用于防汛的水體識別算法,支持水利部相關監(jiān)測與分析工作,在重點超警戒水位地區(qū),處理影像數量比平時提升5倍,影像分析速度提升百倍。
2020-08-06 15:08:00721 超過30萬VMware客戶將受益于可以統(tǒng)一管理NVIDIA AI軟件及所有應用,同時具有安全性和NVIDIA BlueField-2 DPU加速功能
2020-09-30 14:10:451644 在衛(wèi)星觀測系統(tǒng)中,CCD相機對高精度圖像實時跟蹤時,為得到高信噪比高分辨率的圖像,必須對圖像進行實時相關處理.而現(xiàn)有軟件實現(xiàn)速度不高,不能實現(xiàn)其實時性.本文在分析圖像相關處理快速算法的基礎上
2021-02-05 15:54:00139 NVIDIA 與企業(yè)級 IT 合作伙伴共同打造,率先部署在 Equinix, NVIDIA AI LaunchPad 包含端到端 NVIDIA 硬件和軟件棧,能夠從混合云到邊緣加速 AI
2021-06-24 17:35:502093 軟件的新功能,該軟件為所有AI模型和框架提供跨平臺推理;同時也包含對NVIDIA TensorRT的更新,該軟件優(yōu)化AI模型并為NVIDIA GPU上的高性能推理提供運行時優(yōu)化。 NVIDIA還推出了NVIDIA A2 Tensor Core GPU,這是一款用于邊
2021-11-12 14:42:531684 Forrester Research于周一在企業(yè)級AI基礎設施供應商評估中,將NVIDIA評為AI基礎設施的領導者。
2021-12-28 09:49:431140 在 NVIDIA Modulus 和 Omniverse 的支持下,這家可再生能源公司利用物理信息型機器學習模擬風力電廠,將相關任務的速度提高到原本的 4000 倍。
2022-03-28 09:34:56977 NVIDIA OptiX 射線跟蹤引擎是一個可擴展的無縫框架,可在 GPU 上提供最佳的射線跟蹤性能。在今年秋季更新英偉達 OpTIX SDK ,開發(fā)人員將能夠利用新的編譯技術,和優(yōu)越的分層和時間去噪處理更多的射線跟蹤工作負荷,更快。
2022-04-15 15:17:431761 NVIDIA 實現(xiàn)提供了在培訓開始時預計算這些基礎的選項。整個數據集迭代一次,基緩存在 RAM 中。前向傳遞開始時的計算基數過程被更快的 CPU 到 GPU 內存拷貝所取代。
2022-04-20 15:58:571205 NVIDIA 發(fā)布 NVIDIA DLSS 3--一款由 AI 驅動的性能倍增器,開啟 NVIDIA RTX 神經網絡渲染游戲和應用的新時代。
2022-09-22 10:36:12879 需要更快的速度:CAN FD
2022-11-07 08:07:130 在他們的研究中,研究人員將他們在 ReAAP 中提出的軟件編譯器與 Nvidia GPU 和 ARM CPU 上的其他三個基線軟件編譯器進行了比較。結果表明,它的執(zhí)行速度是運行在GPU并且是運行相同軟件編譯器的 1.6 到 3.3 倍在中央處理器上.
2022-12-09 10:27:57389 NVIDIA 全棧式 AI 方案現(xiàn)已登陸 15 款全新戴爾 PowerEdge 服務器,助力企業(yè)更快、更高效地構建和部署 AI 工作負載。 NVIDIA 和戴爾科技于 2023 年 1 月 17
2023-01-19 00:15:07531 NVIDIA GTC 2023:摩爾定律的動力來源是AI 在 NVIDIA GTC 2023上NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛的主題演講中開篇就表示;現(xiàn)在的摩爾定律在成本和功耗不變的情況,性能
2023-03-22 16:48:491375 NVIDIA AI Enterprise 是一款端到端的安全云原生 AI 軟件套件。最近發(fā)布的 NVIDIA AI Enterprise 3.0 加入了幫助優(yōu)化生產級 AI 性能與效率的新功能。本文
2023-04-17 23:15:02385 2023年5月17日 - ServiceNow和NVIDIA今日宣布達成合作伙伴關系,將共同開發(fā)強大的企業(yè)級生成式AI功能,通過實現(xiàn)更快、更智能的工作流自動化來轉變業(yè)務流程。
2023-05-19 18:06:281760 NVIDIA AI Enterprise 與 Azure 機器學習集成,提供端到端云平臺,供開發(fā)者構建、部署和管理大型語言模型的 AI 應用 微軟 Build 大會——太平洋時間 2023
2023-05-25 09:15:02347 軟硬件協(xié)同開發(fā)以及 人才招聘分享會誠邀你參加! 我們將邀請多位 NVIDIA 深度學習領域專家與你分享 NVIDIA 的技術策略以及招聘信息。 AI workload 驅動的 AI 軟件棧協(xié)同優(yōu)化 大語言
2023-06-26 19:35:02241 利用 NVIDIA AI 企業(yè)在 Azure 機器學習上的力量
2023-07-05 16:30:29954 這些性能強大的新系統(tǒng)將利用 NVIDIA Omniverse 平臺加速高計算密集度的復雜應用,包括 AI 訓練和推理、3D 設計和可視化、視頻處理、工業(yè)數字化等。
2023-08-23 14:20:18224 ? NVIDIA 醫(yī)療 相關內容帶 來更加精彩的解答! Q: 什么是智慧醫(yī)院? A: 智慧醫(yī)院依靠機器學習模型、AI 醫(yī)療設備等基于數據的洞察力來推動決策。 智慧醫(yī)院使用數據和 AI 洞察推動各個患者服務階段的決策,為專業(yè)醫(yī)務人員提供洞察以實現(xiàn)更好、更快的護理。 智慧醫(yī)院使用數
2023-09-06 19:15:05316 NVIDIA 帶來知乎精彩問答甄選系列,將為您精選知乎上有關 NVIDIA 產品的精彩問答。 本期為問答甄選第十六期 —— 了解 ? NVIDIA ? 生成式? AI 相關技術如何驅動各行業(yè)發(fā)展
2023-11-10 17:25:02170 Tensor Core GPU 和領先的顯存配置,可處理生成式 AI 與高性能計算工作負載的海量數據。 ? NVIDIA H200 是首款采用 HBM3e 的 GPU,其運行更快、更大的顯存容量將進一步加速生成式 AI 與大語言模型,同時
2023-11-14 14:30:0185 再添新動力。 NVIDIA H200 是首款采用 HBM3e 的 GPU,其運行更快、更大的顯存容量將進一步加速生成式 AI 與大語言模型,同時推進用于 HPC 工作負載的科學計算。憑借 HBM3e
2023-11-14 20:05:01269 NVIDIA 帶來知乎精彩問答甄選系列,將為您精選知乎上有關 NVIDIA 產品的精彩問答。 本期為問答甄選第十七期 ——? 分享 NVIDIA 助力醫(yī)學研究的相關精彩問答 以下兩個知乎甄選問答將為
2023-11-24 19:25:02244 NVIDIA 帶來知乎精彩問答甄選系列,將為您精選知乎上有關 NVIDIA 產品的精彩問答。 本期為問答甄選第十九期 —— 探索 AI 如何推動工作流升級相關精彩問答 以下兩個知乎甄選問答將為您了解
2023-12-14 16:10:01142 對FPGA設計而言如果想速度更快則應當努力減少路徑上LUT的個數,而不是邏輯級數。
2023-12-27 09:03:46160
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