AI加速器的DSP化趨勢：可重構計算單元在邊緣推理中的動態(tài)調度策略

隨著5G網絡普及與物聯(lián)網設備爆發(fā)式增長，邊緣計算正從概念驗證走向規(guī)?；渴?。據IDC預測，2025年全球邊緣數據量將占總體數據量的50%，這對邊緣節(jié)點的實時處理能力提出嚴苛要求。在此背景下，AI加速器的DSP化趨勢與可重構計算單元的動態(tài)調度策略，成為突破邊緣推理性能瓶頸的關鍵技術路徑。

STM32 產品線：賦能工業(yè) + AI 2.0 時代的強勁引擎

在當今科技飛速發(fā)展的時代，工業(yè)領域正經歷著深刻的變革。隨著人工智能(AI)技術的不斷演進，工業(yè) + AI 2.0 時代已然來臨，為工業(yè)生產帶來了前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。在這場變革中，STM32 產品線憑借其卓越的性能和豐富的功能，成為了賦能工業(yè) + AI 2.0 時代的關鍵力量。

負責任的賦能技術實現(xiàn)邊緣 AI 全面適用

在當今數字化時代，邊緣 AI 正以前所未有的態(tài)勢改變著我們的生活與產業(yè)格局。從智能安防到自動駕駛，從醫(yī)療健康到工業(yè)制造，邊緣 AI 的身影無處不在。然而，要實現(xiàn)邊緣 AI 的全面適用，仍面臨諸多挑戰(zhàn)，而負責任的賦能技術則成為攻克這些難題的關鍵所在。

DPU卸載機器學習推理：PyTorch模型在BlueField-3的INT8量化部署實現(xiàn)2ms級ResNet50推理

在AI算力需求指數級增長的背景下，NVIDIA BlueField-3 DPU憑借其512個NPU核心和400Gbps線速轉發(fā)能力，為機器學習推理提供了革命性的硬件卸載方案。通過將PyTorch模型量化至INT8精度并結合DPU的硬件加速引擎，某頭部云服務商在BlueField-3上實現(xiàn)了ResNet50推理延遲從12ms壓縮至2ms的行業(yè)突破，同時保持Top-1準確率達75.8%。

邊緣 AI 視頻流分析的挑戰(zhàn)與未來趨勢

邊緣 AI 視頻應用場景

邊緣 AI 視頻分析-實時分析的關鍵能力

邊緣 AI 視頻分析的體系構建

電容感應的基本原理

電容，從物理學角度來看，是指電荷存儲和分布的能力，是電場中電荷存儲量的度量。其大小由兩個導體之間的距離、面積以及它們之間介質的介電常數所決定，遵循公式C=d?A，其中C表示電容，?是介電常數，A為導體面積，d是導體間距。

什么是AXI突發(fā)傳輸

AXI（Advanced eXtensible Interface）突發(fā)傳輸是AMBA 4.0協(xié)議的核心特性，通過單地址周期內連續(xù)傳輸多數據單元，顯著提升系統(tǒng)總線效率。本文從體系結構角度系統(tǒng)分析AXI突發(fā)傳輸的工作機制、協(xié)議規(guī)范、性能模型及應用場景。研究表明，合理配置突發(fā)參數可提升數據傳輸效率3-8倍，但需權衡延遲、功耗與硬件復雜度。隨著異構計算發(fā)展，AXI突發(fā)傳輸在Zynq MPSoC等平臺已成為加速數據密集型應用的關鍵技術。

GORM框架

關于gorm框架的簡單運用

人工智能和機器學習的算法有哪些？

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新技術科學。

高頻調諧器最基本的功能

調諧器是某些車載主機所具有的FM/AM調諧器或TV調諧器，具有這些調諧器的車載主機也就具有了FM/AM收音或電視接收功能。

常用微處理器的低功耗設計技術介紹

節(jié)能是全球化的熱潮，如計算機里的許多芯片過去用5V供電，現(xiàn)在用3.3V、1.8V，并提出了綠色系統(tǒng)的概念。

DPU加速網絡協(xié)議棧：BlueField-3卸載TCP/IP的延遲優(yōu)化實測（數據中心性能提升3倍）

在AI訓練集群和超算中心場景中，傳統(tǒng)CPU處理網絡協(xié)議棧導致的20μs級延遲和30%的CPU資源占用已成為性能瓶頸。NVIDIA BlueField-3 DPU通過硬件卸載TCP/IP處理，結合內核旁路（Kernel Bypass）和RDMA增強技術，在100Gbps網絡下實現(xiàn)6.8μs端到端延遲和3倍吞吐量提升。本文通過實測數據對比、關鍵優(yōu)化技術解析、內核模塊開發(fā)示例，深度揭示DPU加速網絡處理的實現(xiàn)原理。