开发者加速分布式应用
Qu产品管理副总裁Zr在最近的网络研讨会加速分布式人工智能应用中，对分布式人工智能的现状及其背后的Qu®r™移动平台进行了富有洞察力和务实的概述。让我们快速浏览一下网络研讨会的一些关键亮点和见解以及开发人员现在可以用来构建分布式人工智能解决方案的资源。高通图像与人工智能的承诺现已通过在世界各地的部署得以实现，Z认为毫米波因其超低延迟而成为游戏规则的改变者。与此同时，人工智能在云端和边缘的使用也在蓬勃发展。随着和人工智能的融合，Z指出了它们之间的共生关系。换句话说，允许将人工智能推理分布到网络的不同部分。同时，人工智能旨在通过复杂条件下的智能信号处理来提高通信技术例如调制解调器的效率。r移动平台的开发人员现在可以使用一系列适用于移动设备和固定无线接入的调制解调器和天线模块。例如，我们最新一代的r移动平台r888移动平台与我们的rX调制解调器射频系统集成。有关调制解调器的完整列表，请参阅我们最近的博客驾驭浪潮，一次一毫米。电源效率强大的人工智能还必须具有节能性。在网络研讨会中，Z讨论了r888移动平台架构的关键特性，该架构可将功耗降低至上一代r移动平台的三倍。他特别强调了其标量、矢量和张量处理能力的融合，并指出它们与当今神经网络的不同部分的一致性。他还提到该平台。
更大的共享内存可以减少数据传输量例如，权重和偏差以及更快的上下文切换。开发者可以从r888移动硬件开发套件K开始。正如Z指出的那样，开发人员可以利用丰富的人工智能软件堆栈，包括用于人工智能()的Qu神经处理K，为机器学习()模型 柬埔寨 WhatsApp 号码 提供高级管道，以及用于低功耗的QuxK。级、裸机优化。此外，开发人员还可以使用我们的开源人工智能模型效率工具包，它为经过训练的神经网络模型提供先进的模型量化和压缩技术。云人工智能Z指出，一些云客户现在每天进行到万亿次推理，导致一些数据中心的功耗每年翻一番。造成这个问题的原因是机器学习处理缺乏UU可扩展性。这就是我们通过Quu将r移动技术引入企业的原因。使用该平台，企业可以扩大云中的推理规模，同时获得我们的r平台提供的能效优势。汽车随着电动汽车成为主流以及自动驾驶功能的进步，汽车行业正在经历巨大的进步。Z还指出我们从信息娱乐扩展到自主和高级驾驶辅助。这从驾驶员监控开始，但也承认通过多层冗余和持续的系统性能来实现安全的必要性。我们的自主功能解决方案是我们的QurRfr。获得许可的开发。
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人员可以使用Quuy和高级驾驶员辅助()K进行开发，这是一个++，包含用于执行特定于汽车的图像处理功能的众多类和方法。物联网物联网设备与当今可用的无数传感器相结合，有助于在本地或云端处理在边缘收集的数据。Z提到了大物联网，即多个设备协作，每个设备相互协调以提供不同级别的智能。同样，联邦学习另一个研究领域有助于为开发人员提供在边缘进行培训的选择。物联网的另一个关键亮点是他对永远在线的人工智能的愿景。通过当今流行的智能扬声器设备上使用的唤醒词，您可能已经熟悉了这个概念。但现在，永远在线的人工智能正在扩展到涵盖和融合其他流，如摄像头、传感器等，以提供新型功能例如，禁用汽车驾驶员的某些功能。有多种供开发人员构建解决方案，例如我们的Q8xx系列应用处理器和Qu®Qxx系列例如QuQ。一探究竟！您可以通过此链接访问Z的网络研讨会时长约分钟以及演示文稿的播客。如需了解Z的其他最新动态，请务必关注他的r动态。
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