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边缘AI
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Xtensa处理器在边缘语音识别中为何独占鳌头？深度剖析其核心技术优势与应用实践
在物联网和智能设备普及的今天，语音识别已不再是云端独有的能力，边缘侧（Edge Computing）的语音识别正变得越来越重要。但要在资源有限、功耗敏感的边缘设备上实现高精度、低延迟的语音识别，无疑是对硬件架构的巨大挑战。在我看来，Ten...
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语音助手“听不清”？多模态融合如何用“看”来增强唤醒词识别的准确性与鲁棒性
你有没有遇到过这样的情况：在嘈杂的环境里，对着智能音箱喊“你好小X”，结果它却纹丝不动？或者明明没说话，音箱却突然被唤醒，开始滔滔不绝？这些恼人的体验，很大程度上都指向了当前唤醒词识别技术的一个痛点：单纯依赖语音特征，它的“耳朵”还是太容...
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RISC-V异构多核AI嵌入式系统：片上网络（NoC）数据传输与带宽优化策略深度解析
在当前飞速发展的AI时代，将人工智能能力嵌入到边缘设备中，正成为一个不可逆转的趋势。面对越来越复杂的AI模型和对实时性、能效比的极致追求，传统的片上总线架构已显得力不从心。特别是在RISC-V异构多核AI嵌入式系统中，如何高效地处理海量传...
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RISC-V向量扩展：资源受限嵌入式设备中的性能与功耗平衡艺术
在嵌入式系统，尤其是那些对功耗极为敏感，同时又追求高性能计算的场景里，RISC-V向量扩展（RVV）无疑是一把双刃剑。它能显著提升数据并行处理能力，为人工智能推理、信号处理、图像处理等计算密集型任务带来飞跃性的性能增长。但伴随而来的，是对...
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边缘计算资源受限场景下，如何平衡实时数据处理的性能与功耗？
在物联网和边缘AI部署中，资源受限的边缘设备（如树莓派、Jetson Nano或定制化嵌入式设备）常面临一个核心挑战：如何在有限的算力、内存和电池条件下，高效处理实时数据（如传感器流、视频帧分析），同时避免功耗过高导致设备过热或续航骤降。...
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片上网络（NoC）中的机器学习推理：如何通过量化、剪枝与NPU实现高效硬件加速
当今，人工智能尤其是机器学习的浪潮，正以前所未有的速度推动着计算架构的演进。在边缘设备、数据中心乃至更深层次的嵌入式系统中，高效、低功耗地执行机器学习推理（Inference）已成为一个核心挑战。这不仅仅是纯粹的计算能力问题，更是数据如何...
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破局通信瓶颈：资源受限边缘设备上联邦学习的通信效率优化实战指南
在当前万物互联的时代，边缘计算与人工智能的结合正成为一股不可逆转的趋势。联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种分布式机器学习范式，让模型训练可以在数据不出本地的前提下进行，天然地解决了数据隐私和安全问题。然而，当...
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AIGC浪潮下企业GPU算力评估与扩容策略：一份实战指南
AIGC（生成式AI）技术的爆发式发展，正以前所未有的速度重塑各行各业，从内容创作到代码生成，从客服交互到数据分析，其应用潜力几乎是无限的。然而，这种变革也给企业的IT基础设施带来了巨大挑战，尤其是对GPU算力的潜在需求评估与扩容规划。面...
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边缘计算信任评估：兼谈实时性和确定性
边缘计算信任评估：兼谈实时性和确定性 在万物互联的时代，边缘计算作为一种新兴的计算范式，正在迅速崛起。它将计算和数据存储更靠近数据源，从而降低延迟，提高带宽效率，并增强数据安全性。然而，边缘计算环境的开放性和异构性也带来了新的安全挑战...
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未来十年：RISC-V如何携手DSP与MCU，重塑嵌入式AI的异构计算版图
说起来，嵌入式AI这股浪潮，真是把我们这些搞硬件、搞系统的人推到了一个前所未有的十字路口。传统的MCU和DSP，虽然在各自领域里耕耘多年，性能和能效比也迭代了好几代，但在面对现在、尤其是未来十年嵌入式AI那些“变态”级的实时性、功耗和模型...
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WebAssembly边缘计算新可能? 结合联邦学习实现隐私AI应用
WebAssembly在边缘计算中应用AI模型的探索：结合联邦学习实现隐私保护 随着物联网(IoT)设备的爆炸式增长，越来越多的数据在网络的边缘产生。将人工智能(AI)模型部署到这些边缘设备上，可以实现更快的响应速度、更低的延迟以及更...
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边缘计算进化的五个关键战场：从车间到太空的算力革命
2024年夏季的某个深夜，某新能源电池工厂的生产线突然报警。当值班工程师李工冲到车间时，意外发现边缘计算网关正在自主调整生产参数——这并非系统故障，而是边缘AI在实时分析上千个传感器数据后，主动优化了电极涂布工艺。这个发生在长三角工业带的...
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Envoy 结合 WebAssembly：打造高性能、可扩展的边缘计算解决方案
“ ভাই, 听说 Envoy 现在能跑 WebAssembly 了？这玩意儿到底能干啥？” 作为一名混迹云计算和边缘计算领域多年的老码农，我经常被问到类似的问题。今天，咱们就来好好聊聊 Envoy 和 WebAssembly 这对“...
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边缘设备AI模型部署的硬件加速技术?以及它们对模型安全的影响!
作为一名对硬件加速技术在边缘计算领域应用充满好奇的工程师，我一直在思考一个问题：如何在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型，同时确保模型的安全性？这不仅仅是一个技术挑战，更是一个关乎数据安全和隐私的重要议题。今天，我想和你深入探讨一下边缘...
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Transformer模型在RISC-V NPU上的推理加速与兼容性挑战：边缘智能的性能突破之路
在当今的边缘计算领域，RISC-V架构以其开放性、可定制性和低功耗特性，正逐渐成为AIoT设备的热门选择。而Transformer模型，作为自然语言处理和计算机视觉领域的“全能选手”，因其强大的表达能力和卓越的性能，在云端大放异彩。但将这...
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RISC-V向量扩展如何赋能Transformer推理加速：原理、实践与未来展望
Transformer模型，作为当下人工智能领域，特别是自然语言处理和计算机视觉的核心基石，其强大的能力背后是惊人的计算开销。无论是训练还是推理，动辄上亿甚至上千亿的参数量，都让传统的CPU捉襟见肘。我们都知道，像BERT、GPT这类大型...