Общественная информация

Система визуального анализа, основанная на технологии ии, использует компьютерные алгоритмы и технологии обработки изображений для обработки и анализа изображений, для достижения идентификации, обнаружения и определения целей. Принцип состоит из нескольких ключевых шагов, таких как сбор изображений, предварительная обработка изображений, извлечение характеристик и определение цели. Системы визуального обнаружения ии применяются во всех областях, в частности, для получения информации о цели через такие устройства, как камера, а затем для предварительной обработки, включая устранение шума и помех в изображении, увеличение контрастности и четкости изображения и повышение качества изображения. Затем система извлекает ключевые черты из изображений, которые могут включать форму, цвет, текстуру и т.д. Наконец, при сопоставлении и сопоставлении этих характеристик система может осуществлять обнаружение и распознавание целей. Возможности применения системы визуального обнаружения ии очень обширны. В промышленных областях применение технологии визуального обнаружения ии становится все более широким в промышленных областях, поскольку умное производство и автоматизация ускоряются. Это может помочь предприятиям в автоматическом мониторинге и сортировке продукции, повысить эффективность производства и качество продукции и снизить издержки производства. В то же время, по мере развития техники визуального обнаружения машины, системы визуального обнаружения ии могут осуществлять более точные, более высокие скорости обнаружения, удовлетворяя потребности в обнаружении в более сложных ситуациях. Системы визуального обнаружения ии также имеют широкие возможности применения в области безопасности. С помощью анализа и обработки изображений с камер в реальном времени, системы визуального обнаружения ии могут выполнять функции распознавания лиц, отслеживания транспортных средств и т.д. В то же время, по мере ускорения процесса урбанизации и повышения осведомленности о общественной безопасности, спрос на технологии визуального обнаружения ии в области безопасности в области безопасности будет расти. Технология визуального обнаружения ии также широко распространена в таких областях, как медицинское изображение, интеллектуальная транспорт, интеллектуальная розничная торговля и т.д. В области медицинской фотографии системы визуального обнаружения ии могут помочь врачам в разработке программ диагностики и лечения болезней, повышая уровень медицинского обслуживания и качество их услуг. В области разумного транспорта системы визуального обнаружения ии могут осуществлять статистику транспортных потоков, мониторинг нарушений и т.д. В области интеллектуальной розничной торговли, система визуального обнаружения ии может повысить эффективность работы магазинов, контролируя потоки магазинов, расходные полки и их потребление. На днях в немецком супермаркете Edeka Jaegar было объявлено, что в магазине, открытом в аэропорту штутгарта, была введена автоматическая система расчетчиков, которая могла бы использовать технологию визуального обзора ии для определения возраста клиента, с тем чтобы определить, можно ли использовать визуальную обзоры для анализа характеристик лица потребителя, с тем чтобы судить о Том, можно ли «позволить» покупателям покупать ограниченные товары. По словам супермаркета, когда ранее потребители покупали товары с ограничением по возрасту, такие как табак и алкоголь, при использовании самообслуживающихся касеров, они также должны были проверяться персональными клерками для того, чтобы отсрочить эффективность вычета. После введения соответствующих Ай-камер, как только вы сканировали «возрастные ограничения» товаров, когда клиент сам себя обслуживал, система спрашивала клиента, не нужно ли ему распознавание возраста. После получения согласия кассовый аппарат использует встроенную камеру для проверки возраста в реальном времени. Сделка может продолжаться, если возраст покупателя выше порога предварительного определения. Если лицо пользователя «слишком молодое», то все еще необходимо представить удостоверение личности персоналу для проверки. Системы визуального обнаружения ии достигли довольно высокого уровня в многоаспектной реализации инновационных систем ии визуального обнаружения. С повышением вычислительной мощности компьютеров и ростом технологий глубокого обучения, технология AI visual развивалась на протяжении долгого времени. Что касается идентификации изображений, то сцинн (СНН), основанная на глубоком обучении, добилась прогресса в области классификации изображений и определения объектов, достигнув высоко-точной классификации изображений цветов, животных, автомобилей и т.д. В то же время, технология распознавания лиц добилась значительного прогресса, с тем чтобы можно было получить и сравнить характерные черты лица, а также автоматизировать и эффективно применять распознавание лиц. И, эл визуальн в многогра инновац, как 360 ° AI визуальн систем обнаружен, эт системн интеграц искусствен интеллект интеллект, управлен дроид и машин визуальн технолог, приня передов глубок обучен алгоритм рамк, достигл цел полн. Эта технология позволяет технологиям визуального обнаружения двигаться к автоматизации и рационализации в более высоких тонах. Например, применение глубокого обучения и нейронной сети в промышленных визуальных исследованиях ии становится все более широким. Глубокое обучение, в частности, свертывающая нервная сеть (CNN), уже широко используется в классификации изображений и заданиях определения целей. В промышленных Ай-визуальных тестах CNN может автоматически извлекать характеристики изображений и осуществлять классификацию и обнаружение различных категорий целей. Например, на сборочной линии глубокое обучение может распознавать и классифицировать различные типы компонентов, или распознавать дефекты на поверхности продукции при тестировании качества. Алгоритм AI view, основанный на нейронной сети, также может использоваться для обнаружения разумного поведения персонала. С помощью анализа и распознавания видеоизображений, полученных на камерах наблюдения в цеха, можно добиться разумного обнаружения поведения персонала, а также предупредить и предупредить рабочих о своевременном исправлении несоответствия нормам оперативного поведения, снизить риск аварий и повысить безопасность работы. Кроме того, по мере развития технологий, программы в системах визуального обнаружения ии обновляются и обновляются. Эти обновления и обновления могут привести к улучшению производительности, большей точности и большей функциональности, делая системы визуального обнаружения ии более приспособленными к различным ситуациям применения. В заключение следует отметить, что по мере развития технологий область применения системы визуального обнаружения ии будет расширяться, а размер рынка будет продолжать расти. В то же время, с применением технологий, таких как глубокое обучение, точность и скорость обнаружения систем визуального обнаружения ии также будут увеличиваться, предоставляя более эффективные и умные решения для всех слоев общества.

DSQC639 3HAC025097-00114A

Большая модель развертывается на концах — это размещение больших нейросетевых моделей на мобильных терминальных устройствах, позволяющих этим устройствам работать непосредственно на них, и таким образом выполнять различные задачи искусственного интеллекта, такие как распознавание изображений, распознавание голоса, обработка на естественном языке и т.д. С увеличением спроса на миниатюризацию больших моделей и реализацию сцен, рассуждения постепенно расширяются от облаков к бокам. Эта тенденция особенно очевидна в терминальных продуктах, таких как PC и сотовые телефоны. Процесс ускорения развертывания больших моделей на концах обычно включает в себя несколько этапов, начиная с этапов подготовки моделей, на которых используется большое количество данных для обучения соответствующим моделям файлов. Во время обучения необходимо учитывать размер и расчётное количество модели, чтобы приспособиться к условиям аппаратного обеспечения для концевого бокового оборудования. Далее следует моделируемое сжатие, которое обычно требует сжатия модели для того, чтобы уменьшить ее хранение и эксплуатационное давление на концевое устройство. Это может быть достигнуто путем разрезания ветвей, количественного измерения и т.п., с тем чтобы уменьшить размер модели и уменьшить сложность вычислений. Кроме того, модель развертывается на этом этапе, перекладывая постсжатую модель на боковое устройство. Это включает в себя передачу моделируемого файла на устройство, установку необходимых двигателей дедукции на устройство и создание условий для работы. Наконец, после завершения развертывания модели, end-боковое устройство может использовать эти модели для расчетов. Это обычно включает в себя такие шаги, как загрузка модели, предварительная обработка входных данных, моделирование вычислений, вывод результатов. В ходе развертывания на большом конце модели необходимо учитывать некоторые технические проблемы и ограничения. Например, аппаратные условия для консольного оборудования обычно намного хуже, чем на облачных серверах, поэтому необходимо полностью учитывать эти факторы на этапе разработки и сжатия модели. Кроме того, сетевая пропускная способность и задержка консольного устройства также могут оказать влияние на действительность и точность модельных рассуждений. Для преодоления этих проблем и ограничений были разработаны некоторые технические инструменты и платформы, такие как MLflow, Ray Serve, Kubeflow, Seldon Core, BentoML и ONNX Runtime. Эти инструменты могут помочь пользователям более удобно строить, развертывать и управлять машинами для обучения, тем самым повышая производительность и доступность моделей на боковых устройствах. В настоящее время развёртывание больших моделей на концах ускоряется. В области ПК, после того, как intel выпустила первый процессор AI PC, группа ассоциаций, hewlett-packard, acer и другие производители выпустили несколько новых моделей AI PC. Было сообщено, что более 10 ноутбуков могут работать на больших моделях AI локально, и что на рынке появится новая партия. В области мобильных телефонов начиная со второй половины 2023 года производители мобильных телефонов, такие как сяоми, оппо, vivo и другие производители мобильных телефонов, начали увеличивать свои возможности в новых системах. К январю 2024 года на китайском рынке мобильных телефонов Top5, за исключением apple, было выпущено множество крупных моделей с их собственной стороны. Преимущества размещения больших моделей в конце также становятся все более заметными. С одной стороны, развертывание с одной стороны может снизить задержку передачи данных и ограничения пропускной способности, повысить действительность и скорость реакции. С другой стороны, одностороннее развертывание может лучше защитить личную жизнь пользователя и безопасность данных, поскольку данные могут обрабатываться локально, а не передаются в облако. Производители, как внутри страны, так и за рубежом, запускают большие модели, поддерживающие развертывание чипов на боковых концах, которые не могут быть размещены без поддержки чипа на сайтах, а также intel, goughton, unifacco и т. д., реализуют чипы, необходимые для размещения больших моделей на таких мобильных концах, как PC, сотовые телефоны и т.д. Intel выпустила первый продукт линейки core Ultra series (Meteor Lake), разработанный первым поколением процессоров, основанных на технологии Intel 4, разработанный компанией Chiplet (ядер) и собственный Foveros, интегрированный в NPU (нейросетевой процессор). Можно использовать 20 миллиардов параметров больших моделей локально и генерировать высококачественные полиморфные данные без подключение к сети. Qualcomm опубликова трет поколен Xiao 8 мобильн платформ Дракон, явля перв предназнач для генерир AI созда мобильн платформ. Платформа поддерживает модель с 10 миллиардами параметров, работающую с одной стороны терминала, а также ориентирована на 7 миллиардов моделей предсказаний, которые генерируют до 20 токен в секунду, и могут генерировать изображения через Stable Diffusion с другой стороны терминала. Кром тог, qualcomm такж AI хаб, эт искусствен интеллект для разработчик модел, включ традиц AI модел и генерир AI, поддержа на Xiao Дракон и qualcomm платформ развертыван. Библиотека этой модели поддерживает более 75 моделей AI, таких как Whisper, ControlNet, Stable Diffusion и Baichuan-7B, которые разработчики могут легко получить и интегрировать в свои приложения. Организация Объединенных Наций развертывала глубокое сотрудничество с ариюном, реализуя концевое развертывание на мобильных платформах GMBH 9300 и gang8300. Flyficidae mobile чипы серии «брег», такие как «брег 9300» и «брег 8300», являются высокопроизводительными и эффективными мобильными вычислительными платформами. Эти чипы не только обладают мощной вычислительной мощностью, они также поддерживают передовые технологии 5G и генерируемые технологии AI, которые обеспечивают прочную основу для развертывания крупных моделей с одной стороны. Кроме того, компании, такие как «ядро», «ядро» и другие компании, специализирующиеся на оптимизации продукции, используемой крупными моделями в конце. Чип AX650N с сердечным сердечником демонстрирует значительное преимущество в размещении больших моделей с боковой стороны. В частности, AX650N может сохранять высокую точность и эффективность при развертывании больших визуальных моделей, таких как Swin Transformer. Поскольку большинство чипов с боковой стороны ии не слишком оптимизированы в архитектуре для MHA (Multi-Head Attention), часто требуются изменения в структуре сетей при развертывании крупных моделей, которые могут привести к снижению точности и переподготовке. Однако, с помощью своей уникальной архитектуры и оптимизации, AX650N может непосредственно поддерживать разверщение оригинальной версии Swin Transformer, которая занимает всего пять минут от тестовых пластин до демо-релиза, а работа частных моделей в частной среде занимает всего Один час. Кроме того, AX650N обладает такими характеристиками, как 32 — канальная декодировка/видео-обработка, пассивное рассеивание, поддержка кодов с низкой задержкой времени, вывод HDMI и USB 3.0, что делает его достаточно пригодным для применения в различных видоисках и краевых вычислений. Что касается развертывания с большой стороны модели, AX650N предоставляет не только мощную вычислительную мощность, но и больше возможностей для практического применения с помощью особенностей легко развертывания и низкой мощности. End technology technology — компьютерная компания, созданная в цинхуа для производства чипа Ай-чипа, которая представила карты ускорения asureblade l.2 для больших моделей. Эта карта обладает мощными характеристиками, позволяющими работать с большими моделями, и ее размер составляет всего 80 мм (длина) x22 мм (ширина), что идеально подходит для размещения на таких терминальных устройствах, как PC. Карты ускорения asureblade L серии M.2 были реализованы в качестве катализатора для таких моделей, как Llama 2, Stable Diffusion и другие. Эта карта ускорения M.2, обладающая малым объёмом, мощной мощностью и универсальным интерфейсом, способна преодолеть ограниченные вычислительные и запоминающие возможности терминального бокового устройства, предоставляя возможность для больших моделей приземляться на боковой стороне. Написание на последней большой модели в конце-боковой части представляет собой сложный процесс, который требует учета различных факторов и технических проблем. Но с помощью рационального моделирования, сжатия и оптимизации, а также использования соответствующих инструментов и платформ, можно было бы создать более сильное искусственное интеллект с помощью разумного дизайна, сжатия и оптимизации. В настоящее время, благодаря усилиям всех сегментах целевой цепи, крупные модели, расположенные в боковой части, демонстрируют тенденцию ускорения, и ожидается, что применение больших моделей в боковой части в будущем будет расширяться по мере того, как технологии будут прогрессировать и оптимизироваться.

ET-436-A-FX-R2-SR-16GB-NOV

Генеральный директор nvidia хван инхун утверждает, что «следующее поколение промышленной революции уже началось», и мы находимся в начале следующей волны роста. Уверенность хуна в будущем частично связана с результатами первого квартала этого года. По состоянию на 28 апреля 2025 года, первый финансовый сезон 2025 года показал, что первый финансовый сезон nvidia имеет гораздо более высокий доход, чем ожидалось на уолл-стрит, и батальон собрал 260,44 миллиарда долларов США по сравнению с 262% в годовом исчислении и 247 млрд. долларов, ожидаемых на рынке; Чистая прибыль составляет 14881 МЛН долларов, рост на 628% в годовом исчислении, а рыночные ожидания — 129 миллионов долларов. «В этом квартале технология ии обеспечивает сильный импульс для роста, который подпитывается сильным и растущим спросом на то, чтобы наши центры данных были обучены и аргументом на платформе Hopper. За исключением облачных провайдеров, производственный ии был расширён в потребительские интернет-компании, а также предприятия, суверенные ии, автомобили и здравоохранение, создавая несколько вертикальных рынков на миллиарды долларов». По словам nvidia. Доходы от центра обработки данных увеличились в четыре раза, и облачные услуги, составляющие около 40 % основного бизнеса nvidia, были разделены на пять основных сегментов: бизнес-центр данных, игровой бизнес, автомобильный бизнес, профессиональный визуальный бизнес и OEM и другие. Согласно отчетным данным, бизнес и автомобильный бизнес центра данных являются двумя крупными предприятиями, которые растут в равной степени и по кругу. Доходы от работы в бизнес-лагере (сеть nvidia) составили 22,6 МЛРД долларов США, увеличившись на 427% в годовом исчислении и на 23% в цикле. Бизнес-лагерь достиг рекордно высокого уровня и является главой пяти крупнейших предприятий. NVIDIA CFO Colette Kress заявила, что рост бизнеса был вызван продолжающимся высоким спросом на чипы AI в архитектуре NVIDIA Hopper, особенно на H100. Meta, tesla по-прежнему считаются крупнейшими покупателями nvidia H100. Согласно отчету CFO Colette Kress, в первом квартале Meta накопила огромное количество чипов серии nvidia H100 для использования в её большой модели с открытым исходным кодом Lama 3, около 24 000. Модернизация алгоритма H100 позволит снизить стоимость популярных моделей, таких как Lama 3, в три раза. В бизнесе центра обработки данных, провайдеры облачных услуг приносят им 45% от общего дохода. Тесла наделил H100 мощными вычислительной мощностью, чтобы проложить путь к технике автопилотирования, прокладывая путь к производительности автопилота на уровне L5. Тесла строит кластерны H100, и мы поддерживаем расширение их обучающих скоплений искусственного интеллекта до 35 000 GPU. Такие большие кластеры, как Meta и тесла, nvidia называет их фабриками искусственного интеллекта. В первом квартале nvidia сотрудничала с более чем миллионом клиентов, создав фабрики искусственного интеллекта в масштабе от сотен до десятков тысяч гпу, некоторые из которых достигли 100 000 гпу. Клиенты Spectrum-X также продолжают увеличиваться, открывая новый рынок для сети NVIDIA и позволяя центрам данных, только ethernet, адаптироваться к массивному ии. Nvidia прогнозирует, что Spectrum-X вырастет до многомиллиардной линии продукции в течение года. Автомобильный бизнес-лагерь собрал $329 МЛН и вырос на 11% в годовом исчислении и на 17% в кольцевой доле. Нет никаких сомнений в Том, что чипы автопилотирования, такие как NVIDIA DRIVE Orin и DRIVE Thor, играют важную роль на автомобильном рынке, с которыми дрив орин уже сотрудничал с xiaomi SU7, и что в будущем nvidia будет работать с биади, который будет использоваться в электромобилях биади. Nvidia заявила, что они предоставляют поддержку автопилотируемым автомобилям, определённым программным обеспечением, первый электромобиль SU7, разработанный на платформе Nvidia Drive, был построен на платформе nvidia Drive, в то время как биади, сяо пэнг, широкопаровые и другие компании, такие как nvidia drive Thor, выбрали следующее поколение Nvidia Drive Thor, Сейчас платформа использует архитектуру Blackwell GPU для того, чтобы обеспечить энергией следующее поколение потребительских и коммерческих электромобилей, которые, как ожидается, будут использоваться в производстве автомобилей с следующего года. Игровой бизнес-батальон собрал $2,6 МЛРД, вырос на 18% в годовом исчислении, кольцевой коэффициент упал на 8%, что согласуется с сезонным снижением ожиданий nvidia. Рынок GeForce RTX GPU очень хорошо принят, а конечный спрос и канальные запасы остаются здоровыми во всем диапазоне продукции, и уже более 100 миллионов было установлено. Nvidia имеет полный набор технологий, которые могут быть использованы и использованы на GeForce RTX pc для быстрого и эффективного создания искусственного интеллекта. Совсем недавно NVIDIA объявила, что использует nvidia tenсорrt -LLM для ускорения последней модели Phi-3 Mini с открытым исходным кодом microsoft. GeForce RTX — это потребительский уровень GPU, созданный исключительно для ии, и GeForce RTX позволяет игрокам из Ай-PC играть в игру с более высоким качеством кадров в то время, когда они перешли от концепций к более мощным функциям. Доход от профессионального визуального бизнеса составляет 427 миллионов долларов, выросший на 45% в годовом исчислении и снижающийся на 8% по сравнению с аналогичным показателем. На конференции GTC, nvidia выпустила новый Omniverse Cloud API (прикладной программный интерфейс). Хван инхун заявил, что омниверсе и генерируемые ии являются базовыми технологиями, необходимыми для оцифровки тяжелого промышленного рынка стоимостью до 50 триллионов долларов США», которые станут ключевыми в стимулировании следующей волны роста профессиональной визуализации. Следующий шаг nvidia: H200, блэкуэлл будут поставлены в Q2, и быстрый рост сетевого бизнеса в первом квартале от финансовой отчетности nvidia позволяет видеть лидерство компании в секторе ии и ее сильную прибыльность. Обратите внимание на прогресс в этом году двух новых товаров, таких как nvidia H200, блэкуэлл: H200: дата-центр является наиболее прибыльным бизнесом nvidia, и все сосредоточены на ее последующем планировании продукции. С точки зрения расходов на тепло H100 можно предположить, что H200 не так уж плох и даже более прибылен. В отличие от H100, H200 увеличивает пропускную способность памяти в 1,4 раза, общая пропускная способность памяти достигает 4,8 тб/с, объем памяти увеличивается в 1,8 раза, а объем памяти составляет 141 гб. «Мы начинаем выборочное производство H200 с первого квартала и ожидаем отправку во второй квартал. Первая система H200 была доставлена команде сэма альтман и OpenAI и продемонстрировала GPT-4o». Это также первая в индустрии система DGX H200, предназначенная для обучения более сложных моделей производственного ии и других высокопроизводительных вычислительных приложений. В этом году nvidia официально представила новое поколение графических процессоров AI Blackwell. Blackwell GPU ориентирована на центральную платформу следующего поколения ускоренных вычислений и генерируемого искусственного интеллекта. С помощью чипа B200, с 208 миллиардами транзисторов, ии-дедукция увеличилась в 30 раз по сравнению с предыдущим поколением, а потребление энергии сократилось в 25 раз, что считается самым мощным из существующих чипов. На финансовом совещании nvidia ясно дала понять, что в этом году она увидит значительное количество доходов от серии B. «Мы производим некоторое время и ожидаем, что Q2 начнет поставляться, Q3 начнет увеличивать урожаи, и клиенты будут создавать центры данных в Q4.» Некоторые проблемы: в настоящее время спрос на Hopper продолжает расти, и nvidia прогнозирует, что во время перехода к H200 и блэкуэлл спрос будет значительно выше спроса, поскольку клиенты активно размещают инфраструктуру. Nvidia также говорит о Том, что спрос на GPU во всех центрах обработки данных является невероятным, что мы играем каждый день, и что клиент оказывает огромное давление, и мы должны как можно скорее доставить систему и поддержать ее функционирование. Тем не менее, nvidia планирует совместно с облачными партнерами стимулировать глобальную доступность. Тем не менее, в связи с резким сниженным дохождением от nvidia в центрах обработки данных китая, CFO Colette Kress по телефону упомянул о планировании китайского рынка, который, по его мнению, будет оставаться конкурентоспособным в будущем, «мы увеличили количество новых продуктов, созданных специально для китая, которые не нуждаются в лицензии на экспорт». Следующий этап: интернет станет новым добавлением во втором квартале, и nvidia прогнозирует общий доход в 28 миллиардов долларов и минус 2%. Мы ожидаем непрерывный рост на всех платформах рынка. Ожидается, что волосатые процентные ставки GAAP и не GAAP будут составлять 74,8 % и 75,5 % соответственно, плюс минус 50 базовых пунктов, что согласуется с дискуссиями, которые мы обсуждали в прошлом квартале. В случае мао, nvidia прогнозирует, что ставка мао в течение года составит около 70%. Как во втором квартале, так и в течение всего года nvidia была очень уверена в прибыльности компании, чтобы приветствовать следующую волну роста. Но следует отметить, что следующая волна расширения также является следующей волной ключевых стадий конкуренции. Текущ, мног дом AI чип производител полож глаз на AI област рост движущ сил, посвят себ AI разработк чип, кром всегд конкурент intel, AMD, qualcomm, у и microsoft, амазонк ждат ест план с созда AI чип план, ли эт nvidia и дальш сво развит повлия на, как бы nvidia снов «получ»? Это можно увидеть в другом бизнесе nvidia, кроме чипа AI. На финансовом совещании nvidia выделила три сетевых канала: NVLink, InfiniBand вычислительная архитектура для одного вычислительного поля, а также вычислительная архитектура ethernet network, и продвигая эти три технологии с очень большой скоростью в новом году, в более глубоком плане планируя искусственный интеллект (завод искусственного интеллекта), AI cloud (облако искусственного интеллекта), Это также означает, что в этом году сетевой бизнес принесет больше батальонных сборов. Nvidia подчеркнула, что компании готовы к следующей волне роста от блэкуэлла до Spectrum-X и NIM. Будущее Spectrum, как сетевая платформа AI ethernet, имеет небольшой стимул для роста в будущем, и nvidia считает, что она принесет миллиарды долларов прибыли в течение года. Ранее сообщалось, что Spectrum-X будет первым в линейке серверов, которые будут использованы в dell technology group, hei and technology и country. Кроме того, Spectrum-X также может управлять суперкомпьютером NVIDIA Israel-1. NIM будет поставляться как часть корпоративной платформы NVIDIA AI для производства в облаках или на местах. Микроуслуги типа контейнера, NVIDIA NIM, могут позволить традиционным предприятиям использовать свои собственные данные непосредственно для размещания специализированных промышленных моделей, что бесспорно является популярным в настоящее время. Преимущество nvidia также состоит в создании собственной архитектуры системы: «мы можем создать нечто с очень большим доменным полем NVLink, которое имеет решающее значение для рассуждений следующего поколения крупных языковых моделей. Таким образом, вы можете видеть GB200 с 72 узлами NVLink. Это как 72 Blackwells, подключенных к гигантскому GPU. Поэтому для этого нам нужна Грейс блэкуэллс.» Nvidia заявила об этом на финансовом собрании. Nvidia утверждает, что сочетание процессора Грейс, графического процессора блэкуелла, NVLink, Quantum, Spectrum, гибрида и коммутатора, высокоскоростной связи, а также изобилие программного обеспечения и экосистемы партнеров позволяет нам расширяться, И предлагает более богатые и полные решения для заводов искусственного интеллекта, чем предыдущие поколения.

FBM216

Согласно информации от 24 мая на конференции разработчиков ввод/выдвижения google настаивала на Том, чтобы прикладные магазины Play увеличили предел прикладных цен до 1000 долларов США. Первоначально предельный предел был установлен на 200 долларов, а к концу 2015 года был увеличен до 400 долларов, и сегодня он вырос на 150%. Благодаря быстрому развитию системы андроидов, прикладные магазины google Play успешно открыли мировой рынок с несколькими миллиардами активных устройств в месяц, покрывающих различные виды интеллектуального оборудования. В целях поощрения пользователей к приобретению дорогостоящих приложений, google представила новые услуги для оплаты платежей в рассрочку на I/O генеральной ассамблее, с тем чтобы разработчики могли предоставить пользователям долгосрочный выбор подписки. Согласно google, этот шаг увеличил регистрацию подписки на 8%, а расходы пользователей на 4%.

Nexperia (анш-полупроводник) недавно объявила, что компания представила лидирующую модель 1200V карбида кремния (SiC), которая отметила еще Один важный прорыв в области высокомощного полупроводника. Эт нов усилител прикрепл к с D2PAK — 7 поверхн устройств (SMD) инкапсуляц, обеспеч 30, 40, 60 и 80 m Ω RDson сто для клиент выбор. Эта гибкая упаковка и различные спецификации удовлетворяют потребности в различных местах применения. В двух вариантах, выпущенных компанией Nexperia в конце 2023 года, был добавлен разъем SiC MOSFET, который был оснащён 3 — кратными и 4 — кегментными элементами TO-247, что еще больше обогатило производство SiC MOSFET. Эт запуст нов не тольк раздвинут рамк в RDson сто (в Том числ 17, 30, 40, 60 и 80 m Ωm), такж предоставля бол гибк инкапсуляц выбор. Продолжающиеся инновации и технологический прогресс в Nexperia будут способствовать дальнейшему применению и развитию карбида кремния MOSFET в электронике, новых энергетических автомобилях и т.д.

По мере того, как развиваются научные и технологические процессы, появляются новые материалы и сенсорные технологии, предоставляющие больше возможностей для исследований и применения в различных областях. Среди множества новых материалов стекло имеет широкие возможности применения в области оптической сенсорной сенсорной информации в связи с его уникальными физическими и химическими свойствами. В частности, структура стекла, созданная при помощи 3D печати, имеет такие преимущества, как высокая точность, сложность и индивидуальность, что открывает новые возможности для разработки волоконно-оптических сенсоров.

Оптико-волоконный датчик — это датчик, который использует волоконную оптику для передачи оптических сигналов для измерения физических измерений. Принцип работы основывается главным образом на транспортных свойствах оптоволоконной оптики против света, таких как коэффициент преломления, коэффициент отражения и коэффициент пропускания. Когда оптоволоконное волокно подвергается влиянию внешней среды, его транспортная характеристика меняется, и измерение параметров цели может быть достигнуто с помощью обнаружения этих изменений.

Технология 3D печати, также известная как технология производства дополнительных материалов, является способом создания трехмерных объектов, которые накапливаются из слоев материала. Технология 3D печати более гибкая и эффективная в дизайне, чем традиционные методы производства по снижению ингридиентов. Что касается изготовления стеклопластика, то технология 3D печати может точно контролировать распределение и структурную форму материала, что позволяет быстро производить сложные структуры и микрометрические детали.

Это исследование использует технологию 3D печати для создания сенсоров преломления оптоволоконного волокна. Во-первых, структурные модели сенсоров были разработаны с использованием компьютерной поддержки (CAD) программного обеспечения; Затем, используя 3D-принтерское оборудование, можно накапливать стеклянные материалы в сенсорные структуры, необходимые для их создания, слой за слоем. Наконец, оптоволоконное волокно соединяется с печатной стеклянной структурой путем плавления или вязки, создавая целые сенсоры.

В процессе производства для создания модели на концах оптоволоконного волокна необходимо использовать 3D-печать. Поскольку оптоволоконный кончик имеет очень маленький размер, обычно от нескольких микронов до десятков микрометров, для обеспечения точности и сложности модели необходимо использовать высокоточные 3D-принтеры. В процессе печати необходимо выбрать правильный материал и параметры печати, чтобы гарантировать, что напечатанные кончик оптоволоконного волокна имеют оптические свойства и механическую силу.

Далее, на концах оптоволоконного волокна необходимо осаждать стеклянные материалы с высоким уровнем преломления. Это может быть достигнуто путем химического отложения (CVD) или физического отложения газов (PVD). Выбор стекольного материала имеет решающее значение для производительности датчика, поскольку он непосредственно влияет на чувствительность и диапазон сенсоров. Идеальный стекольный материал должен иметь такие характеристики, как высокий показатель преломления, низкая вязкость, хорошая химическая стабильность и термостабильность.

Оптические тесты и калибровка на концах оптоволоконного волокна необходимы после завершения отложения стеклопластика. Это включает в себя измерение изменений уровня преобразования в различных концентрациях органических растворителей и установление соответствующих математических моделей. Сравнивая экспериментальные данные и теоретические вычисления, можно оценить и оптимизировать работу сенсоров.

В практическом применении окуните кончик оптоволоконного волокна в органический растворитель и введите световые сигналы в сенсоры через систему оптической волоконной передачи. Когда концентрация органических растворителей меняется, то вместе с ней меняется и коэффициент преломления оптоволоконной консоли, что приводит к отклонению в направлении, в котором излучается свет. Концентрация органических растворителей может быть вычислена при обнаружении сильного изменения света, излучающего свет. Такой метод измерения обладает такими преимуществами, как быстрое реагирование, способность к противодействию помещению, отсутствие необходимости в определении и т.д., что дает широкие возможности для применения в химической, фармацевтической, пищевой и других областях.

Так или иначе, 3D датчик преломления стекла на концах оптоволоконного волокна — это новый датчик, основанный на оптических принципами, обладающий преимуществом измерения высокой точности, быстрой реакции и сильной устойчивости к помещению. Точное измерение концентрации органических растворителей может быть достигнуто с помощью точного контроля геометрии на концах оптоволоконного волокна и коэффициента преломления стеклопластика. По мере развития технологий 3D печати и оптической сенсорной передачи, такие сенсоры будут играть более важную роль в будущем.

В последние годы, с распространением различных интеллектуальных устройств и увеличением пропускной способности интернета, потребление и распространение контента вступили в новую эру — великую эпоху тандема. В это время спрос на трансляцию и обработка мультимедийных контентов, таких как видео, аудио и т.п, резко возрос. Чтобы удовлетворить эти потребности, производители процессоров запускают специальное оборудование, созданное специально для обработки мультимедийного контента — визуальный процессор (VPU, Video Processing Unit), и во многих сценариях VPU имеет приоритет даже больше, чем обычный графический процессор (GPU), Графика.

Быстрое развитие мультимедийного применения

Характеристики потребления контента в период большого последовательного периода выдвигают новые требования к производительности процессора. Видео-контент занимает большую часть интернет-трафика, начиная от коротких видео до видео высокого разрешения, до новых приложений виртуальной реальности (VR) и дополняющей реальности (AR), и требует, чтобы процессоры могли эффективно декодировать, воспроизводить и обрабатывать огромное количество изображений и аудиоданных. Кроме того, такие задачи, как распознавание голоса в реальном времени, обработка природных языков и машиностроение, приобрели особое значение в период большого последовательного периода, в котором также требовалась сильная вычислительная поддержка процессоров BAV3004W-7-F.

Дифференцированное расположение GPU и VPU

GPU первоначально был разработан для обработки графических задач, и его основное преимущество заключается в параллельной вычислительной мощности. По мере повышения вычислительной мощности и оптимизации программной модели, GPU постепенно используется для ускорения вычислительных задач неграфических классов, таких как научные вычисления, глубокое обучение и т.д. Тем не менее, несмотря на блестящие результаты GPU в области общих вычислений, его архитектура и набор инструкций не полностью применимы к определенным типам вычислительных задач (например, видеокодек).

В отличие от этого, VPU была разработана специально для обработки медиа контента, такого как видео и изображение. Обычно у них есть жёсткие модули мультимедийной обработки, которые могут эффективно выполнять такие задачи, как декодирование, фильтрация, зум и т.д. VPU был разработан с более высокой степенью эффективности и энергопотребления, поскольку он требует качественной многомедийной обработки в ограниченных вычислительных ресурсах и энергетических условиях.

У VPU есть преимущества и проблемы

Преимущества VPU были полностью реализованы во времена великого тандема. Во-первых, что касается декодирования видео, VPU может осуществлять эффективное аппаратное ускорение, значительно облегчая нагрузку процессора, повышая скорость передачи и качество воспроизведения потока. Во-вторых, VPU поддерживает множество стандартов и форматов кодирования, которые могут удовлетворить требования различных прикладных сцен. Наконец, поскольку VPU оптимизирована для многомедийной обработки, она может достичь более высокой производительности и более низкой задержки при обработке видео и изображений.

Однако развитие VPU также сталкивается с некоторыми трудностями. Во-первых, по мере того, как мультимедийное содержание становится все более насыщеным и усложняющимся, количество данных, с которыми VPU приходится иметь дело, возрастает, что создает более высокие требования к его хранению и вычислительной мощности. Во-вторых, по мере быстрого развития искусственного интеллекта и машинного обучения все больше алгоритмов и моделей должны быть интегрированы в VPU, что требует совершенствования и расширения архитектуры и набора команд. Наконец, поскольку VPU различных производителей существует в архитектуре и интерфейсе, разработчикам приходится приспосабливаться и оптимизировать различные платформы, что затрудняется в разработке и обслуживании.

Суммировать и предвидеть

Суммируя, важность VPU в эпоху большого тандема нельзя игнорировать. С помощью эффективной аппаратной ускорения и профессиональной мультимедийной обработки, она заменила GPU во многих сценах в качестве предпочтительного видео-и графического процессора. Однако, перед лицом растущих проблем и постоянно меняющегося спроса на рынке, VPU требует постоянных инноваций и усовершенствований. В будущем мы надеемся увидеть более эффективные, гибкие и открытые решения впу для дальнейшего развития мультимедийной промышленности. В то же время мы должны сосредоточиться на новых разработках и возможностях других процессоров, таких как GPU в эпоху больших последовательных потоков, чтобы совместно построить плюрализованную, эффективную вычислительную экосистему.

FBM204

Алгоритм диагностической диагностики автомобиля защищает чип, являющийся интегральной схемой, которая выполняет роль защитного и контролируемого алгоритма в автомобильном диагностическом оборудовании, который не копируется и не подделывается нелегально. Чип обычно содержит алгоритм шифрования DS1511W и безопасную область хранения, обеспечивающий безопасность программного обеспечения и данных диагностического метра.

LKT4305GM — алгоритм защиты, используемый в автомобильных диагностиках, в основном для защиты и шифрования критических алгоритмов, предотвращающих несанкционированный доступ и копирование. Вот подробное объяснение алгоритма LKT4305GM для защиты чипа:

1 функциональная особенность:

Алгоритм защиты LKT4305GM имеет следующие основные функциональные характеристики:

— алгоритм шифрования: использование продвинутых алгоритмов шифрования для защиты важных алгоритмов в диагностическом аппарате от взлома и злоумышленников.

— управление доступом: с помощью механизма управления доступом, позволяющего только авторизованным пользователям или оборудованию иметь доступ и управлять защищенными алгоритмами, обеспечивающими безопасность системы.

— хранение: обеспечение безопасного места хранения, хранение ключевых данных, таких как ключ шифрования, аккредитированная информация, предотвращение утечки и фальсификации данных.

— свойство сопротивления атакам: с хорошей устойчивостью к атакам, способными противостоять распространенным средствам нападения, таким как атака с бокового канала, электроснабжение и т.д.

2 приложения:

Алгоритм LKT4305GM защищает чипы, которые широко применяются в таких интеллектуальных устройствах, как автомобильный диагностический прибор, который требует защиты ключевых алгоритмов. Он может защитить важные функции, такие как протоколы связи транспортных средств в диагностическом аппарате, алгоритмы диагностики неисправностей, предотвращая незаконный доступ и вмешательство, таким образом обеспечивая безопасность и надежность процесса диагностики транспортных средств.

3. Технический принцип:

Алгоритм защиты LKT4305GM включает в себя множество продвинутых алгоритмов шифрования и технологий безопасности, таких как алгоритм AES, алгоритм шифрования с открытым ключом RSA, функция хаши и т.д. Реализуя защиту ключевых алгоритмов с помощью аппаратного контроля и изоляции, обеспечивая безопасность и стабильность системы.

В целом, алгоритм LKT4305GM защищает чип как ключевой компонент в автомобильном диагностическом аппарате и играет важную роль в защите ключевых алгоритмов и безопасности данных. Его функциональные характеристики, прикладная область и технические принципы отражают высокую степень безопасности и надежность, обеспечивая сильную поддержку развитию автомобильной диагностики.

FBM216

Выбор оборудования для дальнейшей оптимизации затрат стал большой проблемой, как для платформ с длинным потоком видео, так и для коротких социальных медиа. Например, на видеокоде, столкнувшись с более неэффективным программным кодом CPU и более дорогостоящим оборудованием GPU, многие компании решили перейти на более дорогие VPU. Зачем нам нужен впу? Для веб-сайтов видео-потоков эффективное кодирование может гарантировать, что качество видео останется таким же, как H265, VP9 и AV1. Тем не менее, зависимость от программного кода, несмотря на то, что он может привести к очень высокой качеству изображения, требует больших затрат на оборудование и конфигурации, что делает его крайне неэффективным и значительно менее жестким, чем FPGA, GPU и другие аппаратные средства. В то время как VPU, базирующийся на ASIC, увеличивает эффективность кодирования еще больше, чем оборудование FPGA, GPU и т.д. Аренда серверов или использование локальных серверов может увеличить цены в геометрической геометрии. Помимо видео-последовательного потока, VPU также играет важную роль в другой облачной прикладной сцене, облачной игре. Для облачных игр GPU и CPU внесли часть вычислительной силы в сервер для выполнения и обработки графики, что, несомненно, еще больше усилит нагрузку, если добавить работу над кодированием видео, что означает, что число параллельных выпусков с соответствующим оборудованием будет еще меньше. Такие изменения отражаются на игровых производителях, арендующих серверы, эквивалентными снижению затрат на поддержку одного пользователя. Имея крупнейший в мире веб-сайт, google выбрал для себя изучение количества, размера, регионального охвата, а также качества видео, которые, естественно, занимают первое место на Youtube. Загрузка видео более 500 часов в минуту, более 1,9 миллиарда активных пользователей в месяц, делает его платформой для последовательного и обмена на одной передаче. Тем не менее, google по-прежнему обладает абсолютным преимуществом в качестве качества изображений на всех крупных веб-сайтах, с одной стороны, благодаря созданию компьютерной инфраструктуры google, с другой стороны, которая не может быть отделена от его самодостаточного VPU. Начиная с 2015 года google работает над отдельными блоками обработки видео, используя более эффективные кодировки, такие как VP9. В 2021 году google выпустила свой первый самостоятельный видеобработанный блок, который google назвал Argos VCU. Этот чип ASIC, разработанный google, обеспечивает полную поддержку H.264 и VP9 кодирования на максимум 4K60fps, одновременно поддерживая однозначный/многовыходной код транзакции, скорость/массу и т.д.

FBM237 P0916QD

В настоящее время, когда накопительное оборудование становится все более сложным, необходима система управления, ответственная за мониторинг состояния устройства, управление интерфейсом пользователя, контроль вывода энергии и связи. В то время как мгу играет эту роль, обеспечивая эффективную, стабильную и безопасную работу систем хранения энергии. Это очень важно для продления жизни батареи, повышения опыта пользователей и эффективного использования энергии. И с учетом спроса на аккумулированные литиевые батареи, MCU как составная часть BMS, обещает увеличить размер.

Отдел особ тяжк, микр блок управлен, в качеств систем мозг, управлен хранилищ систем различн компонент координац работ, контрол эт включа в себ батар зарядн процесс, мониторинг батарейк состоян (например, напряжен, ток, температур и электричеств состоян козёл), и силов давлен различн крышеван стратег, же чтоб предотврат заряд, не, коротк замыкан ждат случ, Таким образом, обеспечение безопасности и продолжительного использования батареи.

VPL-B1002E-PJ12AA