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模型訓(xùn)練 關(guān)鍵字列表
智能駕駛的2025疑云：如何從單車智能走向車路云？
今年的智能駕駛?cè)τ瓉砹藦摹翱捎谩钡健昂糜谩�、“愛用”轉(zhuǎn)向。自特斯拉2020年對自動駕駛算法進行史詩級重構(gòu)并引入BEV+Transfomer 架構(gòu)開始，車圈就開啟了對于端到端“類人”技術(shù)的追逐，不論是國內(nèi)的蔚小理，還是國外的豐田等巨頭車企亦紛紛入局。
2024-11-11
英偉達CEO黃仁勛：從硬件到軟件，再到應(yīng)用的實現(xiàn)，都將圍繞深度學(xué)習(xí)進行重新構(gòu)建
英偉達在過去30年的旅程中，一直致力于加速一個又一個應(yīng)用領(lǐng)域。從計算機圖形學(xué)開始，英偉達的計算架構(gòu)已經(jīng)擴展到了多個行業(yè)，包括半導(dǎo)體制造、計算光刻、仿真、CAE、5G無線電等，這種加速計算的普及，使得英偉達的技術(shù)幾乎覆蓋了每一個重要的行業(yè)。
走進芯時代：AI算力GPU芯片分析
盡管AI芯片種類繁多，GPU因其適應(yīng)性和強大的并行計算能力，仍是AI模型訓(xùn)練的主流硬件。英偉達在GPU領(lǐng)域的技術(shù)積累和生態(tài)建設(shè)使其處于領(lǐng)先地位，而國內(nèi)GPU廠商雖在追趕，但仍存在差距。AI應(yīng)用向云、邊、端全維度發(fā)展，模型小型化技術(shù)成熟，數(shù)據(jù)傳輸需求增加，Chiplet技術(shù)降低設(shè)計復(fù)雜度和成本。
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