在过去几年时间里，NVIDIA 深耕 AI 领域，他们的 GPU 不仅成为 HPC 的首选，也成为包括 AI 和深度学习生态系统在内的数据中心的首选。在最新公布的开发者博文中，NVIDIA 宣布正利用 AI 来设计和开发 GPU，其最新的 Hopper GPU 拥有将近 13000 个电路实例，而这些实例完全由 AI 创建。
计算机芯片中的算术电路是使用逻辑门网络（如 NAND、NOR 和 XOR）和电线构成的。理想的电路应具有以下特点：
NVIDIA 使用这种方法设计了近 13000 个 AI 辅助电路，与同样快速且功能相同的 EDA 工具相比，它们的面积减少了 25%。但是 PrefixRL 被提到是一项计算要求非常高的任务，并且对于每个 GPU 的物理模拟，它需要 256 个 CPU 和超过 32,000 个 GPU 小时。为了消除这个瓶颈，NVIDIA 开发了 Raptor，这是一个内部分布式强化学习平台，它特别利用 NVIDIA 硬件进行这种工业强化学习。
Raptor 具有多项可提高可扩展性和训练速度的功能，例如作业调度、自定义网络和 GPU 感知数据结构。在 PrefixRL 的上下文中，Raptor 使得跨 CPU、GPU 和 Spot 实例的混合分配工作成为可能。
● Raptor 在 NCCL 之间切换以进行点对点传输以将模型参数直接从学习器 GPU 传输到推理 GPU 的能力。
● 一种 JIT 编译的 RPC，用于处理大容量和低延迟的请求，例如上传体验数据。
NVIDIA 得出结论，将 AI 应用于现实世界的电路设计问题可以在未来带来更好的 GPU 设计。
在 NVIDIA Develope 上发布的新博客中，该公司重申了其优势以及它自己如何利用其 AI 功能来设计其迄今为止最强大的 GPU--Hopper H100。 NVIDIA GPU 主要是使用最先进的 EDA（电子设计自动化）工具设计的，但在利用 PrefixRL 方法的 AI 的帮助下，使用深度强化学习优化并行前缀电路，公司可以设计更小、更快、更节能的芯片，同时提供更好的性能。
关键字：引用地址：NVIDIA利用AI来设计和开发GPU 最新Hopper已拥有1.3万个电路实例
据外媒报道，Teraki公司宣布，英飞凌系统（Infineon Systems）将在一系列汽车微控制器中使用其最新人工智能（AI）边缘处理软件，以提高自动驾驶车辆安全性。 Teraki是一家总部位于德国柏林的初创公司，该公司表示其软件结合了机器学习（machine learning），专为处理大量汽车传感器数据而设计，在现有汽车硬件中即可将数据处理速度提高10倍。 一般来说，汽车硬件处于空间有限的环境中，此种环境会禁止自动驾驶车辆系统在没有专业芯片的情况下处理大量数据。Teraki公司首席执行官兼联合创始人Daniel Richart表示：“汽车正使用越来越多的传感器以实现自动驾驶功能，而且因延迟会造成数据爆炸。我们的软件可与
曾经，MCU是电子产品的控制核心，GPU是图像世界的掌控者，二者在过去很少有交集。随着越来越多图形处理需求，MCU中放GPU，已经不是什么新鲜操作。 最近一段时间，边缘AI概念的兴起，以及汽车图形显示性能的提升，越来越多的MCU厂商开始“卷”图像处理性能。 MCU的图形历史 在那个没有GPU的时代，所有图形还都是交给CPU绘制。虽然这没什么问题，但随着显示图形图像愈发复杂，CPU越来越力不从心。对计算机来说，低效率带来的就是延迟和卡顿，整体功耗也会随之攀升，GPU便应运而生，将CPU从繁重的图形计算任务中拯救了出来。 MCU也有类似的发展历程。早期MCU极少有图形显示的需求，即便有，也只是简单的12864之类
性能 /
从自动移动机器人到自动驾驶汽车和工业自动化，在网络边缘快速准确分析视频的需求在不断上涨。据外媒报道，当地时间5月12日，富士康技术集团（Foxconn Technology Group）公司表示其正与Socionext和Hailo公司合作新一代人工智能（AI）处理系统。最近，Hailo公司还宣布其Hailo-8深度学习处理器将是一项联合推出的产品。Hailo总部位于以色列特拉维夫，在2020年3月的B轮融资中筹集了6000万美元。 （图片来源：Hailo） 中国台湾富士康集团也称鸿海科技集团，是智能制造全球领导者。该公司将把其高密度、无风扇式BOXiedge边缘计算系统与合作伙伴的处理器结合起来。而Socionext公
处理系统 可实时分析视频 /
据悉，在30年之后，我国将会有77%的岗位会被人工智能取代，而全球范围内，这一比例为50%。这绝对不是危言耸听，因为随着各个产业逐渐走向标准化、规范化运作，人工智能在执行上可能比人类更有优势，其中速记、人工客服以及翻译这一类直接对信息进行输入输出的工作目前已经在小范围内被人工智能代替，而教师、工程师、医生这一类需要天赋、判断与经验的工作，在人工智能的辅助下将会大大改善工作效率。 而且，如今随着智能硬件、大数据的发展，深度学习的演变导致底层技术框架在神经网络领域实现跨越式的腾飞，人工智能产业将会迎来拐点。 人工智能的发展已经对当下的经济活动产生了深刻的影响，对于当下的企业来说，尽管所处的行业与规模各不相同，但是如果企业想要在未来实
4月17日，一加8系列新品首次在网上进行销售，取得了全网销售额1分钟破亿的成绩，此后，由于火热销售，一加8系列又出现了短暂的卖断货情况。 一加8厚度仅为8.0毫米，重量不过180克，是迄今最轻薄的骁龙865旗舰。该机配备6.55英寸90Hz瞳孔屏，后置4800万三摄、1600万前置、4300mAh电池、30W有线快充，同时也是首次在一加8 Pro上使用了无线快充技术。 而一加除了在快充技术上的努力以外，在省电模式方面也下足了苦功，我们知道，在不同手机中具有不同的省电策略，例如省电模式下通过控制使手机在一定时间内没有任何操作的话，会自动进入休眠、待机、CPU等耗电部件降频或断电等等，这样更加长久保持电池的耐久力和使用时间。
智能省电模式 /
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，天行体育平台计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。下面就随嵌入式小编一起来了解一下相关内容吧。 论智能制造与AI之间的关系 人工智能(Artificial Intelligence，AI)本质上是为了研制出具有类人智能的机器或系统，能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术以及应用形式。人工智能作为一门学科诞生至今已有60 年的历史，期间经历了2 次高潮和低谷，从2
人工智能领域缺钱，但这两个月来，他们不缺‘好消息’。 Google 母公司 Alphabet 旗下的 DeepMind，先推出了蛋白质结构预测 AI——AlphaFold 2，为困扰了生化学界 50 年的难题提供了解决思路；接着又发论文介绍‘进阶版 AlphaGo’——MuZero，这个 AI 能在完全不知道棋局规则和人类知识的情况下，自己摸索，决策，并赢棋。 2021 年的第一周还没过去，AI 就再次向人类发起了‘挑衅’。 AI 研究机构 OpenAI，继去年部分开放了 AI 模型 GPT-3 并引爆整个科技圈之后，又于近期连发了 DALL·E 和 CLIP 这两个连接文本与图像的神经网络。它们刚一面世，就点燃
「干掉」程序员后，又对艺术家下手 /
以“发展数字经济 促进开放共享”为主题的第四届世界互联网大会于12月3日在浙江乌镇开幕。目前互联网从业者在 AI 领域已取得哪些建树?这些均被业界聚焦。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。 为 AI 正名 虽然 AI 已毫无疑问成为今年互联网最大风口，但是多位互联网大咖共议AI在今年尚属首次。今年以来，被公认不太懂技术的阿里在尽可能多的场景展示着自己的技术信仰，包括在今年的世界互联网大会上，阿里巴巴董事局主席马云在大会开幕式上再次对技术表示尊重，“我们要相信技术，我们要拥抱技术，我们不应该害怕技术会冲击我们昨天的既得利益和冲击我们习惯性的思考，我们应该主动拥抱技术”。 在马云看来，过去30
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