人工智能

平台采用国产化FPGA+GPU+CPU构建嵌入式多核异构智算终端，可形成FPGA+GPU、FPGA+CPU、CPU+GPU等组合模式

本文将为您介绍与人工智能相关各种技术的概念介绍，以及先进的Edge AI（边缘人工智能）的最新发展与相关应用。

人工智能系统和量子计算能力的崛起正在从根本上重塑现代组织的安全格局。这些技术在带来前所未有的功能的同时，也带来了传统网络防御方法难以解决的复杂安全漏洞

本文基于此解释了卷积神经网络(CNN)及其对人工智能和机器学习的意义。

本文探索FPGA在推动网络边缘AI创新方面的重要作用。

嵌入式视觉人工智能应用通过在边缘实现高度复杂的实时视频流处理和决策，正在为各行各业带来变革。

随着大型语言模型（LLM）和生成式AI的激增，行业正在努力解决这些基于云的AI应用处理大数据以及训练和部署高级AI模型所需的密集计算能力。

当 CNBC 的Jim Cramer询问AMD首席执行官苏姿丰谈与人工智能巨头Nvidia 的竞争，她表示，炙手可热的半导体行业有足够的空间容纳多家大型企业。

本文将探讨神经形态计算的发展历程、关键器件及其测试参数，并讨论当前面临的挑战和解决方案。

FPGA技术能够以低功耗和低延迟实现复杂的神经网络，同时还能连接大量外设并提供对工业应用非常重要的高稳定性