SRAM修復技術強化可靠度 克服先進製程良率挑戰

2024 年 04 月 18 日
在物聯網、行動裝置與邊緣運算大行其道之際,隨著人工智慧(AI)的蓬勃發展,各項應用裝置逐漸開始導入大量的AI應用。例如智慧型感測,車載駕駛輔助系統(ADAS),語音辨識等等,都會需要載入越來越大型的訓練模型(Model)...
》想看更多內容?快來【免費加入會員】【登入會員】,享受更多閱讀文章的權限喔!
標籤
相關文章

兼顧高精度與靈活性 SoC MCU提升BGM效能

2012 年 09 月 22 日

傳統SoC效能有瓶頸 MPSoC驅動AI多元應用

2019 年 01 月 24 日

優化感知及資料品質 感測融合讓機器人長智慧

2021 年 05 月 13 日

低功耗MCU實現AI/ML應用 邊緣智慧功能開枝散葉(1)

2025 年 02 月 13 日

低精度高性能:NVIDIA FP4格式如何加速AI應用新時代

2025 年 03 月 28 日

GPU升頻技術新變局:Arm類神經加速器挑戰桌機霸主

2025 年 08 月 13 日
前一篇
高通Embedded World 2024展出嵌入式Wi-Fi與AI物聯網、工業平台
下一篇
HBM實現全方位AI DRAM堆疊更上層樓