人工智能相关文章 Sora一旦推出，峰值算力需要75万张H100GPU Sora一旦推出，峰值算力需要75万张H100GPU 发表于：2024/3/28 西门子和英伟达深化合作，基于生成式 AI 实现实时的沉浸式可视化 西门子今日宣布将进一步深化与英伟达的合作，此次合作将英伟达 Omniverse Cloud APIs 的沉浸式可视化功能引入西门子 Xcelerator，推动以人工智能（AI）驱动的数字孪生技术的应用，持续构建工业元宇宙。在英伟达年度 GTC 会议期间，西门子与英伟达携手演示了生成式 AI 为复杂数据可视化带来的变革，同时还展示了船舶制造巨头 HD 现代如何在此技术的支持下完成新品研发。 发表于：2024/3/27 德州仪器将携先进技术亮相 2024 年国际嵌入式展 中国上海（2024 年3 月 18 日）– 德州仪器 （TI）（纳斯达克代码：TXN）近日宣布，即将在 4 月 9 日至 11 日于德国纽伦堡举行的国际嵌入式展上展示新款嵌入式处理和连接产品，赋能更安全、更智能、更可持续的未来。欢迎各位莅临 3A 展厅 131 号 德州仪器展位，届时将会展示机器人、可再生能源和电动汽车等应用领域的最新进展。 发表于：2024/3/27 Intel宣布AI PC加速计划两大重磅升级 3月27日消息，Intel今天宣布，“AI PC 加速计划”升级两大新举措，一是“AI PC 开发者计划”，二是吸纳独立硬件供应商(IHV)加入。 Intel表示，这将为开发者和硬件伙伴提供兼容性增强、性能优化，助力增加市场机会、扩大全球影响力，从而优化并扩大AI规模，加速在2025年前为超过1亿台基于Intel平台的PC带来AI特性。 发表于：2024/3/27 英特尔微软联合定义AI PC：须配有Copilot物理按键 英特尔微软联合定义AI PC：须配有Copilot物理按键 发表于：2024/3/27 英伟达推出LATTE3D模型 1秒生成高质量3D形状，英伟达LATTE3D模型来了，现场演示效果惊艳 一年前，AI模型需要1小时才能生成这种质量的3D视觉效果，而目前的技术水平大约是10到12秒 发表于：2024/3/27 Stability AI推出Stable Code Instruct 3B大语言模型 3 月 27 日消息，Stability AI 公司近日面向程序员，推出 Stable Code Instruct 3B 大语言模型，其亮点在于可以从一种编程语言翻译转换成另一种编程语言。 发表于：2024/3/27 爱芯元智入选2024玄铁优选伙伴 中国 2024年03月18日——人工智能芯片研发及基础算力平台公司爱芯元智宣布，以“开放·连接”为主题的第二届玄铁RISC-V生态大会于03月14日在深圳举行，爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟受邀发表主题演讲，向与会嘉宾分享了爱芯通元混合精度NPU这一面向边端侧算力布局的AI处理器，以及基于RISC-V生态所进行的AI算力提升及行业落地探索。 发表于：2024/3/26 Arm 宣布推出全新汽车技术 Arm 控股有限公司（纳斯达克股票代码：ARM，以下简称“Arm”）今日携手生态系统合作伙伴推出最新的 Arm 汽车增强 （AE） 处理器和虚拟平台，让汽车行业在开发伊始便可应用，助力缩短多达两年的开发周期。 发表于：2024/3/26 百度将为苹果今年国行iPhone16等设备提供AI功能 3 月 25 日消息，从知情人士处了解到，百度将为苹果今年发布的 iPhone16、Mac 系统和 ios18 提供 AI 功能。苹果曾与阿里以及另外一家国产大模型公司进行过洽谈，最后确定由百度提供这项服务。苹果预计采取 API 接口的方式计费。苹果将国行 iPhone 等设备采用国产大模型 AI 功能主要出于合规需求，该公司短期内还无法解决合规问题，但国外版 iPhone 等设备 AI 功能均来自苹果自己的大模型。 发表于：2024/3/26 高通谷歌和英特尔共同向英伟达发起挑战 3月26日消息，据国外媒体报道，高通、谷歌和英特尔等巨头集体向“AI霸主”英伟达发起挑战，欲打破CUDA“一家独大”的局面。 报道称，高通、谷歌和英特尔等科技公司参与的UXL基金会正计划开发一套软件和工具，使计算机代码能够在任何架构的AI芯片和硬件上运行，从而打破芯片巨头所主导的AI生态。 高通人工智能和机器学习主管Vinesh Sukumar接受采访时表示：“我们实际上是在向开发者展示如何从英伟达平台迁移出来。” 从长远的角度来看，由于英伟达CUDA产生的深远影响力，UXL的最终目标是支持英伟达硬件和CUDA生态代码。 目前英伟达在AI芯片市场斩获了高达90%的垄断性份额，主要归功于其高性能AI GPU和软硬件协同系统CUDA。 但是业绩普遍认为，随着英伟达竞争对手AMD、Groq等纷纷推出性能比肩英伟达的AI芯片，CUDA这一软硬件协同运算平台“垄断性的优势”才是英伟达垄断AI芯片市场的最核心。 基于CUDA的AI软硬件一体化系统为英伟达创建了一条极其宽阔的“护城河”，使得AMD等竞争对手很难与英伟达在部署AI应用方面相匹配。 发表于：2024/3/26 嘉楠基于RISC-V的端侧AIoT SoC采用了芯原的ISP IP和GPU IP 2024年3月14日，中国上海——芯原股份（芯原，股票代码：688521.SH）今日宣布嘉楠科技（嘉楠，纳斯达克股票代码：CAN）全球首款支持RISC-V Vector 1.0标准的商用量产端侧AIoT芯片K230集成了芯原的图像信号处理器（ISP）IP ISP8000、畸变矫正（DeWarp）处理器IP DW200，以及2.5D图形处理器（GPU）IP GCNanoV。该合作极大地优化了高精度、低延迟的端侧AIoT解决方案，可广泛适用于各类智能产品及场景，如边缘侧大模型多模态接入终端、3D结构光深度感知模组、交互型机器人、开源硬件，以及智能制造、智能家居和智能教育相关硬件设备等。 发表于：2024/3/25 新思科技推出业界首个1.6T以太网IP整体解决方案 加利福尼亚州桑尼维尔，2024年3月13日 – 新思科技（Synopsys, Inc.，纳斯达克股票代码：SNPS）近日宣布，正式推出业界首个1.6T以太网IP整体解决方案，该方案大幅提升数据密集型人工智能（AI）工作负载的带宽和吞吐量。超大规模数据中心是万物智能时代的重要支柱，亟需高带宽、低延迟的芯片和接口来快速处理PB级数据。新思科技全新1.6T以太网IP解决方案将助力芯片开发团队面向AI和数据中心网络应用打造业界速度领先的芯片。 发表于：2024/3/25 简化退化模型的真实图像超分辨率网络 图像超分辨率任务常用双三次下采样以构造数据集训练网络，但双三次下采样由于退化模型固定，导致网络泛化能力低，无法用于真实世界低分辨率图像。为解决上述问题本文提出预处理模块，通过预处理模块与双三次下采样数据集得到的网络相结合，在减少资源消耗的同时提高其泛化能力。此外，还针对不同的精度需求设计了特征学习训练策略和多任务联调策略。通过根据不同需求采用相应的训练策略，在满足精度需求的同时具有消耗计算资源少、训练速度快以及适用范围广的特点。实验证明，增加预处理模块的网络以较少的模型参数增加量换取了重建效果和感知质量方面的较大提升，并且通过不同策略实现了进一步的精度提高。 发表于：2024/3/25 基于CNN-Transformer混合构架的轻量图像超分辨率方法 针对基于混合构架的图像超分模型通常需要较高计算成本的问题，提出了一种基于CNN-Transformer混合构架的轻量图像超分网络STSR（Swin Transformer based Single Image Super Resolution）。首先，提出了一种并行特征提取的特征增强模块（Feature Enhancement Block，FEB），由卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和轻量型Transformer网络并行地对输入图像进行特征提取，再将提取到的特征进行特征融合。其次，设计了一种动态调整模块（Dynamic Adjustment，DA），使得网络能根据输入图像来动态调整网络的输出，减少网络对无关信息的依赖。最后，采用基准数据集来测试网络的性能，实验结果表明STSR在降低模型参数量的前提下仍然保持较好的重建效果。 发表于：2024/3/25 «12345678910…»
