高效边缘AI:用Gemmini加速器在FPGA上部署CNN
judy 在 周二, 08/20/2024 - 08:57 提交本文主要介绍了在边缘设备上部署卷积神经网络(CNN)的一种方法,使用现场可编程门阵列(FPGA)和Gemmini加速器
本文主要介绍了在边缘设备上部署卷积神经网络(CNN)的一种方法,使用现场可编程门阵列(FPGA)和Gemmini加速器
生成式人工智能的突然爆红,除了给算力芯片提出了更高的要求以外,传统系统设计无法满足计算需求的缺点也愈发明显。
AMD将在中国台湾设立研发中心,中国台湾业界人士邱求慧揭开合作秘辛,并透露由于AMD的GPU和AI软体平台是开放式架构
半导体商圈,像是一个巨大的赌局。一次选择的失误,就可能意味着失去“上桌”的权利。
在智能工厂里,AGV/ARM 机器人通过三维视觉感知,精准识别并拾取货架上的物品,它们还可以与人类同事进行协同互动,安全将货物送至生产车间
随着大模型越来越火,算力成了绝对的稀缺资源,因此现在很多的研究方向都是如何降低AI算法中的运算
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ABI Research的数据显示,预计到2024年底,设备端AI推理功能将覆盖60%的设备。但许多可以利用人工智能和机器学习(AI/ML)功能的网络边缘设备
在本文中,我们提出了一种推理引擎的叠加架构,然后在Speedster7t FPGA上实现该架构。
本文对演示进行了分析,并探讨了开发人员如何通过FPGA来满足网络边缘AI需求并优化智能摄像头。