5G傳輸/應用複雜度大增 AI引擎克服密集運算挑戰

本白皮書探討了將賽靈思新AI引擎用於運算密集型應用(如5G基地台和機器學習DNN/CNN)的架構、應用和優勢。與前幾代相比,5G的運算密度要高5到10倍;AI引擎已針對DSP進行了最佳化,可滿足傳輸率和運算要求,進而提供無線連接所需的高頻寬和加速速度。
2019 年 04 月 16 日

reVISION堆疊助力 嵌入式視覺系統更智慧

機器學習的應用正快速拓展到越來越多的終端市場,在用戶邊緣、雲端或者以混合的形態,將基於邊緣的處理與基於雲的資料分析結合在一起。
2017 年 05 月 06 日