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标题:部署和集成中国移动物联网(Chinamobile中移物联网)模块的注意事项 随着物联网技术的快速发展,中国移动(Chinamobile)的物联网平台已成为众多企业的重要选择。然而,在部署和集成这些模块时,有几个关键的注意事项需要我们关注。 首先,安全性是首要考虑的因素。物联网设备通常与敏感信息交互,包括用户数据、位置信息等。因此,确保设备的安全性至关重要。这包括设备身份验证、加密通信、防止未经授权的访问等。此外,应定期更新和升级设备固件,以确保其安全性。 其次,兼容性和标准化也是关键因素
近来,ChatGPT成为社会各界关注的焦点。从技术领域看,ChatGPT的爆发是深度学习领域演进、发展和突破的结果,其背后代表着Transformer结构下的大模型技术的飞速进展。因此,如何在端侧、边缘侧高效部署Transformer也成为用户选择平台的核心考量。 2023年3月,爱芯元智推出了第三代高算力、高能效比的SoC芯片——AX650N,依托其在高性能、高精度、易部署、低功耗等方面的优异表现,AX650N受到越来越多有大模型部署需求用户的青睐,并且先人一步成为Transformer端侧
9月25日消息,韩国 gamma0burst 放出了一份高通(Qualcomm)内部资料,虽然大部分关键信息都打了码,但我们还是可以看到一些关于高通未来代工合作的意向。 其中大家最关心的一点在于:高通正在考察三星SF2P工艺,不过下下款产品(骁龙8 Gen 4)确认将基于台积电N3E工艺打造。此外,高通骁龙8 Gen 3除了台积电4nm版本外还有3nm版本,其Cortex-X4、Cortex-A720将采用4nm / 3nm工艺打造,具体细节不明,可能是在为“SM8475”这样的改良版做准备。
一份公司内部文件显示,Meta计划今年在其数据中心部署一款新版本的定制芯片,旨在支持其人工智能(AI)发展。这款芯片是Meta 2023年宣布的第二代内部芯片,可能有助于减少对英伟达的依赖。 这款新芯片内部被称为“Artemis”,和它的上一代一样,只能执行推理过程,在这个过程中,模型被要求使用它们的算法来做出排名判断,并对用户的提示做出回应。 据悉,Meta一直在提高自己的计算能力,以支持耗电的生成式人工智能产品,该公司正在将其推向Facebook、Instagram和WhatsApp等应用
全球物流领导者CJ Logistics,运营范围覆盖全球36个国家,近日与通信巨头爱立信达成合作,共同在韩国利川的Ichiri中心部署了物流行业的首个全面商用5G专网。 这一全新的5G专网为CJ物流带来了前所未有的精确协调货物接收、分拣、分类等各个环节的能力。通过5G的高速和低延迟特性,装卸过程中的协同工作得以更加高效地进行,大大提升了物流运作的效率和准确性。 考虑到CJ物流在韩国拥有400个仓库,并在全球拥有40余个中心,规模庞大,部署的难度和规模化成为选择服务提供商的重要考量因素。爱立信凭
本文介绍一下RV1103 SDK的部署,以及初步修改,并编译出一个能在设备上运行的基础版本的固件。 SDK介绍 RK公版的SDK解压之后内容如下。RV1103和RV1106是公用一套SDK的。这套SDK和RV1109/RV1126系列不能共用。 其中 1、.repo 整个工程的版本管理工具 2、docs 开发文档 3、media 多媒体开发工具。里面包含了v4l2视频输入库, mpp编解码库,alsa音频库等音视频组件库。 4、project 里面的内容如下 其中app目录是一些更上层的应用示
电子发烧友网报道(文/李弯弯)大模型的边缘部署是将大模型部署在边缘设备上,以实现更快速、更低延迟的计算和推理。边缘设备可以是各种终端设备,如智能手机、平板电脑、智能家居设备等。通过将大模型部署在边缘设备上,可以减少数据传输的延迟和带宽需求,提高模型的实时性和响应速度。边缘端部署大模型的优势边缘侧部署大模型有诸多优势。低延迟:由于边缘计算将数据处理在离用户较近的设备上,大大减少了数据传输的延迟,提高了服务的实时性。这对于许多需要快速响应的应用场景,如智能家居、智能安防等,非常重要。降低带宽成本:
0x0. 前言 我的 ChatRWKV 学习笔记和使用指南 这篇文章是学习RWKV的第一步,然后学习了一下之后决定自己应该做一些什么。所以就在RWKV社区看到了这个将RWKV World系列模型通过MLC-LLM部署在各种硬件平台的需求,然后我就开始了解MLC-LLM的编译部署流程和RWKV World模型相比于MLC-LLM已经支持的Raven系列模型的特殊之处。 MLC-LLM的编译部署流程在MLC-LLM的官方文档已经比较详细了,但这部分有一些隐藏的坑点需要你去发现,比如现在要支持的RW
本文来自“从硬件到软件,FPGA国产替代分析(2023)”。 FPGA 芯片具有灵活性高、应用开发成本低、上市时间短等优势使其应用场景覆盖了包括工业控制、网络通信、消费电子、数据中心、汽车电子、人工智能等广泛的下游市场。 各大应用领域占比整体保持稳定,数据中心更具增长动力。根据 Xilinx 财报,2019-2021 年下游应用占比格局几乎未发生大规模变动,其中数据中心营收占比分别为 7%、9%、10%,相较于其他领域而言具备更快的增长速度。 2022 年,国际龙头厂商 AMD 和 Intel
本文来自“从硬件到软件,FPGA国产替代分析(2023)”。 FPGA 芯片具有灵活性高、应用开发成本低、上市时间短等优势使其应用场景覆盖了包括工业控制、网络通信、消费电子、数据中心、汽车电子、人工智能等广泛的下游市场。 各大应用领域占比整体保持稳定,数据中心更具增长动力。根据 Xilinx 财报,2019-2021 年下游应用占比格局几乎未发生大规模变动,其中数据中心营收占比分别为 7%、9%、10%,相较于其他领域而言具备更快的增长速度。 2022 年,国际龙头厂商 AMD 和 Intel