边缘计算

深度学习芯片，也称为AI加速器，是专门为执行深度学习算法而设计的处理器。与通用CPU不同，它们通过高度并行的架构来高效处理神经网络中大量的矩阵乘法和卷积运算。其核心在于将数以千计甚至百万计的计算单元（如ALU）集成在芯片上，形成一个大规模并行处理阵列。当数据流经这些单元时，它们可以同时执行大量乘积累加运算（MAC），这正是神经网络前向传播和反向传播的核心计算…

深度学习开发板是算法原型验证和边缘AI应用部署的核心硬件。面对市场上琳琅满目的产品，如何选择一款适合自己的开发板至关重要。本文将从关键选购要素出发，并对主流型号进行性能对比，助您做出明智决策。 选购前的关键考量因素 在选择开发板前，明确自身需求是第一步。以下几个核心因素需要重点评估： 算力性能：重点关注CPU、GPU/NPU的峰值算力（如TOPS），这直接决…

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型正从庞大的云服务器走向小巧的终端设备。嵌入式深度学习，即将经过优化的深度学习模型部署在资源受限的嵌入式设备上，使其具备本地智能决策能力。这种技术融合了嵌入式系统的低功耗、低成本、高实时性与深度学习的强大感知与认知能力，正在工业自动化、智能家居、可穿戴设备和自动驾驶等领域引发革命性变革。 技术核心：模型优化与轻量…

物联网（IoT）设备正以前所未有的速度融入我们的生活，从智能家居到工业自动化，它们持续产生着海量数据。将所有这些原始数据传输到云端进行处理不仅消耗巨大的带宽和能源，还带来了显著的延迟和隐私风险。嵌入式机器学习（Embedded ML 或 TinyML）的出现，正是为了解决这一核心矛盾。它将机器学习模型直接部署在资源受限的物联网终端设备上，使得设备能够在数据产…

在人工智能技术飞速发展的浪潮中，嵌入式人工智能（Embedded AI）正悄然引领一场深刻的变革。它将复杂的AI模型从云端数据中心“下沉”到终端设备，实现了在资源受限的微型计算设备上本地执行智能任务。这一转变不仅解决了数据隐私和网络延迟的痛点，更开辟了无数前所未有的应用场景，标志着我们正迈入一个“万物皆可智能”的新时代。 核心技术突破：驱动边缘智能的引擎 嵌…

在信息技术飞速发展的今天，嵌入式系统与人工智能的融合正催生一场深刻的产业变革。传统云端AI在处理实时性要求高、数据隐私敏感的任务时面临带宽、延迟和安全的挑战。而嵌入式系统以其低功耗、高可靠性和实时处理的特性，为AI算法提供了理想的落地载体。二者的结合，即“嵌入式人工智能”或“边缘智能”，标志着计算模式从集中式的“云端大脑”向分布式的“边缘触角”演进，开启了智…

寒武纪科技作为中国AI芯片领域的先行者，其产品以自主研发的MLU架构为核心，专为人工智能计算负载设计。与通用处理器不同，寒武纪芯片采用了独特的张量计算单元，能够高效处理深度学习中的大规模矩阵运算。其架构通常包含数百个AI核心，支持FP32、FP16、INT8等多种混合精度计算，在保持高算力的实现了卓越的能效比。其软件栈Cambricon NeuWare提供了…

在选择人工智能开发板之前，首要任务是清晰地定义你的项目目标。不同的AI应用对硬件的要求差异巨大。例如，简单的图像分类任务与实时的自动驾驶视觉处理，所需的计算能力完全不在一个量级。 你可以从以下几个方面进行考量： 应用场景：是用于原型验证、教育学习，还是部署到产品中？ AI任务类型：是计算机视觉、自然语言处理、音频分析还是机器人控制？ 性能要求：需要处理的数据…

嵌入式系统作为现代电子设备的核心，正经历着一场由人工智能技术驱动的深刻变革。传统嵌入式设备受限于计算能力与算法复杂度，通常只能执行预设的固定任务。而AI技术的引入，特别是轻量级机器学习模型的部署，使得嵌入式设备具备了感知、学习和决策的能力。这种融合不仅扩展了嵌入式系统的应用边界，更重新定义了智能设备的可能性。 从智能家居到工业自动化，从可穿戴设备到自动驾驶，…

现场可编程门阵列（FPGA）凭借其硬件并行性、可重构性和低延迟特性，在人工智能计算中展现出巨大潜力。与传统的CPU和GPU不同，FPGA允许开发者创建高度定制化的计算架构，能够精确匹配特定AI算法的工作负载。这种架构级优化使得FPGA在能效比方面表现卓越，特别适合边缘计算场景中对功耗和实时性要求严格的AI应用部署。 相较于GPU的固定架构，FPGA可以针对不…