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使用瑞薩RUHMI工具實(shí)現(xiàn)AI模型部署過程
AI無處不在。你在部署AI,你的競爭對手也在部署AI,幾乎所有人都在做AI。然而,AI并不簡單,不僅在生成有效模型上復(fù)雜,在部署上同樣充滿挑戰(zhàn)。
ANSA人體模型姿態(tài)調(diào)整工具的使用案例
中國體征人體數(shù)字模型(AC-HUMs)是中國汽研主持研發(fā)的人體有限元模型。BETA CAE Systems與中國汽研保持緊密合作,前、后處理軟件(ANS...
Stateflow模型測試典型問題分享——不可達(dá)的分支
問題描述: Stateflow條件存在互斥情況,導(dǎo)致部分工況不可達(dá)。 造成的影響: 較多的互斥結(jié)構(gòu)將無法滿足ASIL C/D等級覆蓋度要求,并存在安全隱患。
借助NVIDIA Cosmos模型提升機(jī)器人訓(xùn)練效率
隨著物理 AI 系統(tǒng)的不斷發(fā)展,對豐富標(biāo)記數(shù)據(jù)集的需求正在急速增長,已經(jīng)超出了在現(xiàn)實(shí)世界中通過人工采集所能滿足的范圍。世界基礎(chǔ)模型(WFMs)是經(jīng)過訓(xùn)練...
使用NVIDIA NVLink Fusion技術(shù)提升AI推理性能
本文詳細(xì)闡述了 NVIDIA NVLink Fusion 如何借助高效可擴(kuò)展的 NVIDIA NVLink scale-up 架構(gòu)技術(shù),滿足日益復(fù)雜的 ...
在AI應(yīng)用的浪潮中,視覺AI無疑是最熱門的領(lǐng)域之一。從智能家居到安防監(jiān)控,從工廠自動化到自動駕駛,視覺技術(shù)的身影無處不在。然而,對于很多開發(fā)者來說,想要...
無需相機(jī)內(nèi)參、極致輕量的前端(前端模型大小僅為同類35%),實(shí)時(shí)單目視覺SLAM,ViSTA-SLAM。與現(xiàn)有方法相比,ViSTA-SLAM不僅更輕、更...
隨著半導(dǎo)體工藝進(jìn)入納米尺度,傳統(tǒng)體硅(Bulk CMOS)技術(shù)面臨寄生電容大、閂鎖效應(yīng)等瓶頸。SOI技術(shù)憑借埋氧層(BOX)的物理隔離優(yōu)勢,成為航空航天...
Siumulink模型測試典型問題分享——模型層級設(shè)計(jì)不合理
典型測試問題分享-模型層級設(shè)計(jì)不合理 問題描述: ?重點(diǎn)功能與非重點(diǎn)功能混合,導(dǎo)致測試層級選擇困難。 ?模型未體現(xiàn)層級劃分,結(jié)構(gòu)平鋪導(dǎo)致層級圈復(fù)雜度異常...
NVMe高速傳輸之?dāng)[脫XDMA設(shè)計(jì)25: NVMe 子系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)
本課題提出 NVMe子系統(tǒng)模型的設(shè)計(jì)理念, 并將其整合到驗(yàn)證平臺中, 使 NoP 邏輯加速引擎能夠在較復(fù)雜存儲子系統(tǒng)中做系統(tǒng)性的功能驗(yàn)證, 同時(shí)降低了設(shè)...
大規(guī)模專家并行模型在TensorRT-LLM的設(shè)計(jì)
DeepSeek-V3 / R1 等模型采用大規(guī)模細(xì)粒度混合專家模型 (MoE) 架構(gòu),大幅提升了開源模型的質(zhì)量。Llama 4 和 Qwen3 等新發(fā)...
如何在基于Arm架構(gòu)的邊緣AI設(shè)備上部署飛槳模型
當(dāng) Arm 與領(lǐng)先的開源深度學(xué)習(xí)平臺強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,會帶來什么?那就是推動創(chuàng)新的“火箭燃料”。Arm 攜手百度,利用雙方在高能效計(jì)算平臺與 AI 模型的技術(shù)積...
DeepSeek R1 MTP在TensorRT-LLM中的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化
TensorRT-LLM 在 NVIDIA Blackwell GPU 上創(chuàng)下了 DeepSeek-R1 推理性能的世界紀(jì)錄,Multi-Token P...
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真模型解決方案
在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真(DPD)模型中,使用不同的激活函數(shù)對整個(gè)系統(tǒng)性能和能效有何影響?
2025-08-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI模型 2.8k 0
今天我們來聊聊工程師在仿真時(shí)比較關(guān)注的問題。眾多的器件模型,我在仿真的時(shí)候到底應(yīng)該怎么選擇一個(gè)器件的模型?我使用的這個(gè)器件模型的精確度夠嗎?我自己能否做...
在之前的技術(shù)博客中,我們介紹了低延遲[1] 和高吞吐[2] 場景的優(yōu)化方法。對于生產(chǎn)部署,用戶還關(guān)心在滿足特定延遲約束的情況下,每個(gè) GPU 的吞吐表現(xiàn)...
知識分享 | 使用MXAM進(jìn)行AUTOSAR模型的靜態(tài)分析:Embedded Coder與TargetLink模型
知識分享在知識分享欄目中,我們會定期與讀者分享來自MES模賽思的基于模型的軟件開發(fā)相關(guān)Know-How干貨,關(guān)注公眾號,隨時(shí)掌握基于模型的軟件設(shè)計(jì)的技術(shù)...
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