Общественная информация

TSMC (TSMC), ведущий мировой производитель полупроводников, в последние годы непрерывно прорывался и новаторствовал в области производства чипов. В последнее время dai electric анонсировала запуск нового поколения технологии чипов, объединяющей межсистемную интегральную транзисторную архитектуру (GAAFET) и CFET (Complementary FET). Эта инновация будет способствовать дальнейшему развитию полупроводниковой промышленности, предлагая более эффективные и менее энергоэффективные решения для будущих электронных устройств.

Интегральная интегральная архитектура транзистора с межсистемной системой электропередачи

Трансферная интегральная транзисторная архитектура (GAAFET) (gaafet) — новая транзисторная структура, более высокая по сравнению с традиционным транзистором с эффектом плавникового поля) с более низким потоком тока. В GAAFET канал транзистора полностью окружен, что позволяет ему оставаться в хорошем состоянии при уменьшителе.

Одним из выдающихся преимуществ этой архитектуры является способность достигать более высоких производительности и энергетических эффектов при меньших геометрических размерах. Это имеет решающее значение для разработки чипов в настоящее время и в будущем, поскольку поскольку закон мура продолжает развиваться, размер транзистора уменьшается, и традиционный финфет сталкивается с множеством проблем, когда он уменьшается еще больше. В то время как GAAFET, благодаря своей уникальной структуре, может поддерживать высокую производительность и низкий ток утечек при меньших размерах, удовлетворяя потребности в создании чипа следующего поколения.

Введите технологию CFET

Технология CFET (Complementary FET) — развивающаяся технология транзисторов, достигающая более высокой степени интеграции, если сложить их вертикально вместе. Эта технология не только может еще больше уменьшить размер транзистора, но и повысить производительность и энергетическую эффективность схем.

Внедрение CFET позволило интегрируемой энергии достичь более высокой плотности транзистора на Том же чипе BUK9875-100A, что привело к повышению вычислительной мощности и эффективности чипа. Это особенно важно для применения в таких областях, как высокопроизводительные вычисления, искусственный интеллект, 5G коммуникация и т.д.

Тай-тай обладает преимуществом в технологии нового поколения чипов

1, высокая производительность и низкая энергопотребление: в сочетании с технологиями GAAFET и CFET новое поколение чипов, которые накапливают электроэнергию, может достичь более высокой производительности и более низкой мощности при меньших геометрических размерах. Это имеет важное значение для портативных электронных устройств, сетевых устройств и высокопроизводительных вычислительных устройств.

2 и более высокая интеграция: внедрение технологии CFET позволило вертикальному сложению транзисторов стать возможным, что значительно увеличило плотность транзисторов. Это позволяет чипу выполнять больше функций внутри меньшего размера упаковки, удовлетворяя потребности сложного приложения.

3, лучшее управление током: структура GAAFET обеспечивает лучший контроль тока через полностью окруженный транзисторный канал, что повышает электрическую производительность и стабильность чипа. Это особенно важно для высокочастотных и высоковольтных приложений, таких как коммуникация и управление энергией.

Прикладная перспектива

Новое поколение технологии чипов, интегрирующего электроэнергию, имеет широкие возможности применения. В области высокопроизводительных вычислений технология GAAFET и CFET может значительно повысить вычислительную мощность и эффективность, удовлетворяя потребности в применении искусственного интеллекта, большого анализа данных и т.д. В области мобильных устройств и сетей вещей эти технологии могут обеспечить более длительную жизнь батарей и более высокую производительность, повышая опыт пользователей.

Кроме того, в передовых областях, таких как коммуникация 5G и автопилотирование, будет также играть важную роль новое поколение технологий чипов, интегрирующих электроэнергию тэджа. 5G коммуникация требует поддержки на высоких частотах и высокой частоте, в то время как технологии GAAFET и CFET могут обеспечить лучшие электрические характеристики и стабильность для удовлетворения потребностей в 5G коммуникациях. Автопилотирование требует мощной вычислительной мощности и низкой задержки, в то время как новое поколение технологий чипа может обеспечить более высокую вычислительную мощность и более низкий уровень энергопотребления, развитие технологии автопилотирования бустеров.

Будущее.

Запуск нового поколения технологии чипов, разработанной дайджерами, ознаменовал еще Один важный шаг в полупроводниковой промышленности. Объединив транзисторную архитектуру и технологии CFET с помощью межсистемных процессов, электроинтеграция на террафоре не только усилила производительность и энергетические эффекты чипа, но и предоставила новые идеи и направления для будущей разработки чипа.

В будущем, по мере роста технологического прогресса и повышения спроса на применение, электроинтеграция будет продолжать вести за собой развитие полупроводниковой промышленности, инновации и прорывы, предлагая новые, высокопроизводительные, низкоэнергоэффективные решения для чипов. Это будет не только способствовать прогрессу электронного оборудования, но и вдохнёт новую энергию в развитие всей технологической промышленности.

Одним словом, новое поколение технологии чипов, интегрированных в тектоническое электроэнергию, достигало более высоких производительности и энергетических эффектов, объединив транзисторную архитектуру и технологии CFET с помощью межсистемных процессов, с широкими перспективами применения и важным промышленным значением. Эта инновация закладывала бы прочную основу для будущего развития электронного оборудования и научно-технической промышленности, способствуя повышению уровня полупроводниковой промышленности.

MVME133XTS

Наса (наса) продолжает продвинуть технологию сенсоров во многих исследовательских проектах и миссиях по исследованию космоса. Сенсоры в 36 пикселях имеют большое значение в определенных сценах применения, несмотря на низкое число пикселей. В этой статье подробно описаны технические характеристики 36 пиксельных сенсоров, прикладные сценарии, преимущества дизайна и перспективы будущего развития.

Первый и 36 пиксельных сенсоров

36 пиксельных сенсоров — это устройство для визуализации с низким разрешением, которое обычно используется для прикладных сцен, которые требуют низкого энергопотребления, компактного дизайна и определенных функций. Каждый пиксель такого типа датчика может самостоятельно улавливать информацию о свете, таким образом, реализируя базовое изображение и мониторинг окружающей среды. Несмотря на низкое число пикселей, датчик 36 пикселей по-прежнему имеет важную ценность в некоторых конкретных приложениях.

Во-вторых, технические характеристики

Низкий расход энергии

У 36 пиксельных сенсоров меньше пикселей, поэтому их энергопотребление значительно меньше, чем у DS1306N с высоким разрешением. Низкая энергоемкость делает его более подходящим для применения в таких условиях, как аккумулятор и ограниченная ресурсная среда, как космические зонды, системы дальнего мониторинга и портативные устройства.

Компактный дизайн

Из-за ограниченного числа пикселей, сенсоры 36 пикселей могут быть очень компактными. Такая миниатюрная конструкция особенно подходит для оборудования, которое требует экономии пространства, таких как миниатюрные спутники, беспилотники и портативные устройства.

Высокая чувствительность

Несмотря на низкое пиксельное число, 36 пиксельные сенсоры могут получить высокочувствительную оптическую съёмку, оптимизировав чувствительность каждого пикселя. Это позволило ему оставаться эффективным в условиях низкого освещения, применимым к таким ситуациям, как ночное наблюдение и обнаружение глубокого космоса.

Отвечайте быстро

Из-за меньшего объёма обработки данных, 36 пиксельные сенсоры могут быстро реагировать. Это очень важно для прикладных сцен, которые требуют мониторинга в реальном времени и быстрого реагирования, таких как автоматические системы преодоления барьера и мониторинг окружающей среды в реальном времени.

В-третьих, прикладная сцена

Исследование пространства

В миссии обнаружения космоса 36 пиксельных сенсоров могут использоваться для мониторинга внешней среды зонда, предоставляя базовую информацию о изображении и освещении, помогая зонду самостоятельно ориентироваться и преодолевать препятствия. Кроме того, низкий расход энергии и компактный дизайн делают его более подходящим для использования в миниатюрных спутниках и зондах глубокого космоса.

Мониторинг окружающей среды

36 пиксельных сенсоров могут использоваться в системах мониторинга окружающей среды, предоставляя основные данные по свету и изображению, чтобы помочь контролировать качество воздуха, качество воды и другие параметры окружающей среды. Его низкая энергоемкость делает его пригодным для применения в системах дистанционного мониторинга и долгосрочных миссиях мониторинга.

автопилот

В системе автопилотирования 36 пиксельных сенсоров могут использоваться для вспомогательного восприятия, предоставляя базовую информацию об окружающей среде и помогая автомобилю самостоятельно ориентироваться и преодолевать препятствия. Быстрая реакция делает его пригодным для использования в системах автопилота для мониторинга в реальном времени и быстрого реагирования.

Носимое оборудование

36 пиксельных сенсоров могут быть использованы в носимых устройствах для получения базовых данных о лучах света и изображениях, чтобы помочь контролировать состояние здоровья пользователя и параметры окружающей среды. Компактный дизайн и низкая энергоемкость делают его более подходящим для применения в портативных и портативных устройствах.

В-четвертых, преимущество в дизайне

1

Из-за ограниченного числа пикселей производство 36 пикселей было менее затратным. Это делает его экономически выгодным решением для прикладных сценариев широкомасштабного развертывания и чувствительности к затратам.

2 легко интегрируется

Компактный дизайн и низкая энергоемкость 36 пиксельных датчиков позволяют легко интегрироваться в различные устройства. Разработчики могут легко комбинировать его с другими сенсорами и модулями для создания многофункциональных систем мониторинга.

Высокий уровень надежности

36 пиксельных сенсоров имеют высокую надежность и долготу из-за простоты дизайна. Это особенно важно для прикладных сцен, в которых требуется длительное время для стабилизации работы, таких как пространственное обнаружение и системы дальнего мониторинга.

гибкость

36 пиксельных сенсоров могут быть модифицированы и оптимизированы в зависимости от различных приложений. Разработчики могут добиться оптимизации конкретных функций и производительности, удовлетворяя потребности в различных прикладных сценах, корректируя расположение пикселей и светочувствительную способность.

В-пятых, перспективы будущего развития

По мере того как технологии продолжают развиваться, 36 пиксельные сенсоры будут продолжать использовать свои уникальные преимущества в будущем, чтобы стимулировать развитие различных отраслей промышленности. Вот несколько важных направлений его будущего развития:

1. Рационализация и автоматизация

В будущем 36 пиксельных сенсоров будут объединены с искусственным интеллектом и автоматизированными технологиями для достижения более интеллектуального восприятия окружающей среды и обработки данных. С помощью интегрированного Ай-алгоритма сенсоры могут осуществлять анализ данных в реальном времени и принимать умные решения, применяемые в таких сценах, как умные дома, умные города и автопилоты.

Интеграция двух функций

Последующие 36 пиксельные сенсоры будут интегрированы в более широкие функции, такие как температура, влажность, давление и газовая индуктивность, обеспечивая более всестороннее наблюдение за окружающей средой. Многофункциональная интеграция повысит производительность системы в целом и область применения, удовлетворяя потребности в более сложных сценариях.

3. Эффективная энергетическая эффективность

По мере прогресса в материальной науке и технологиях производства 36 пиксельных сенсоров в будущем будут более оптимизированы для достижения более высокой эффективности и меньшего энергопотребления. Это даст больше времени на обработку батареи и ограниченное ресурсное оборудование и более высокую надежность.

4. Глобальное применение

В будущем 36 пиксельных сенсоров будут использованы и распространены по всему миру. Работая с ведущими международными компаниями и исследовательскими институтами, 36 пиксельные сенсоры будут непрерывно повышать технологический уровень и конкурентоспособность, стимулируя модернизацию и развитие различных отраслей промышленности.

Шесть. Вывод.

Несмотря на то, что пиксельные сенсоры имеют более низкое пиксельное число, они обладают значительными преимуществами в таких областях, как низкий энергопотребление, компактный дизайн и высокая чувствительность, которые применяются в ряде прикладных ситуаций, как зондирование пространства, мониторинга окружающей среды, автопилотирование и ношение оборудования. Благодаря комбинациям с искусственным интеллектом и автоматизированными технологиями, будущие 36 пиксельные сенсоры смогут создать более интеллектуальное восприятие окружающей среды и обработка данных, способствуя развитию различных отраслей промышленности. По мере того как технологии продолжают развиваться и расширяться, 36 пиксельные сенсоры будут играть большую роль во всем мире, обеспечивая сильную поддержку интеллектуальной модернизации всех отраслей промышленности. Наса демонстрирует свое лидерство в технологических инновациях и прикладных областях, постоянно продвигая технологии сенсоров. В будущем 36 пиксельных сенсоров будут продолжать играть важную роль в различных исследовательских проектах наса и миссиях по исследованию космоса, чтобы внести больший вклад в исследование вселенной и улучшение качества жизни человека.

MX213

Шаговый двигатель — двигатель, который преобразует электрические импульсные сигналы в угловое смещение или прямую смещение, широко применяемый в таких областях, как станок с числовым управлением, 3D-принтер, робот ep1s20f88c6. В то время как шаговый двигатель является основным компонентом, он оказывает существенное влияние на его производительность и прикладные эффекты. Выбор правильного шагового двигателя не только повысит эффективность и стабильность системы, но и снизит стоимость и сложность ее поддержания. В этой статье подробно описаны выбранные методы шагового двигателя и рассматривается вопрос о ввозе полевых труб (MOSFET), которые больше не являются единственной причиной для выбора.

Первый, выбранный метод для шагового двигателя

1. Напряжение и ток

Параметры напряжения и тока на двигателе должны соответствовать номинальным параметрам шагового двигателя. Напряжение двигателя обычно должно быть немного выше номинального напряжения электродвигателя, чтобы обеспечить достаточный вращательный момент и скорость. Но высокое напряжение может вызвать перегрев или повреждение двигателя. Параметры тока двигателя должны соответствовать номинальному току электродвигателя, который может привести к перегреву или даже сожжению электродвигателя, а слишком низкий ток не может в полной мере выполнять функции двигателя.

Режим двухцилиндрового двигателя

Двигатель имеет несколько режимов двигателя, включая полный, полушаговый и микрошаговый. Полный привод имеет больший угол вращения на шаг, меньшая точность нахождения, но больший момент вращения. Полушаговый привод уменьшает угол вращения на шаг, увеличивает точность определения места и уменьшает момент вращения. Микрошаговые двигатели, в свою время, далее десекционируют угол шага, увеличивая точность нахождения и гладкость, но требуют более высокого разрешения двигателя и точности управления.

Контрольный интерфейс 3

Интерфейс управления двигателем непосредственно влияет на совместимость и оперативность системы. Обычные контрольные интерфейсы включают в себя импульсный + направленный интерфейс, последовательный интерфейс связи (например, UART, RS-485), параллельный интерфейс связи и сетевой интерфейс (например, ethernet, CAN maшины). Выбор интерфейса должен быть определен в зависимости от специфических потребностей и методов управления системы.

Защитная функция

Двигатель должен иметь несколько защитных функций, таких как защита от перетока, защита от перенапряжения, защита от перегрева и защита от короткого замыкания. Эти защитные функции могут автоматически защитить электродвигатель и двигатель при аномалиях, избежать повреждений и повысить надежность системы.

Тепловой дизайн

Шаговый двигатель генерирует определенное количество тепла, когда работает, поэтому хороший тепловой дизайн является важным фактором, обеспечивающим стабильное функционирование двигателя в течение длительного времени. Методы охлаждения имеют в основном естественное охлаждение и принудительное охлаждение, и выбор того, каким образом они должны быть определены в зависимости от фактической мощности и рабочей среды.

Во-вторых, импортная энергосистема больше не является единственной альтернативой

1) развитие технологии MOSFET от национальной продукции

По мере того, как в стране развиваются технологии полупроводников, производительность и надежность отечественного производства MOSFET значительно возросли, постепенно догоняя даже более чем часть импортной продукции. Преимущество отечественной продукции MOSFET заключается в Том, что она дешевле, с коротким циклом поставок и может быть модифицирована в соответствии с требованиями клиента.

Приложение для других переключателей мощности

В дополнение к MOSFET, такие устройства, как IGBT (транзистор с двойной решеткой) и SiC (карбид кремния) постепенно применяются в двигательных двигателях. IGBT обладает высокой переносимостью напряжения и тока, применимой к двигателям высокой мощности; В то же время SiC-устройства имеют характеристики эффективности, высокой частоты и высокой температурной устойчивости, применимые к применимым ситуациям, требующим высокой производительности и высокой надежности.

Диверсификация 3 – дискового дизайна

По мере развития технологии шагового двигателя двигатель был все более диверсифицирован, и теперь он не ограничивается только одним полем решения. Комбинированное применение нескольких переключателей мощности позволяет более гибким конструкциям двигателя лучше удовлетворять различные потребности в применении. Например, гибрид с использованием MOSFET и IGBT может совмещать расходы и надежность, гарантируя эффективную энергию.

4. Движущая сила рыночной конкуренции

Усиление конкуренции на рынке привело к тому, что крупные производители постоянно изобретают товары с более высокой производительной и более низкой ценой. Рост национальных брендов и технологический прогресс сделали импортные трубочки эффекта поля больше не единственной альтернативой, и пользователи могли выбрать более подходящие диски в зависимости от реального спроса.

В-третьих, выбираемые случаи в практическом применении

В случае 1:3 D-принтер выбирает тип двигателя

Требования 3D принтера к двигательным двигателям — в основном высокая точность и низкий шум. Выберите драйвер с микрошаговым режимом, который увеличит точность печати и гладкость. В то же время выбор двигателя с функцией сверхпотоковой и тепловой защиты может повысить надежность системы. Принимая во внимание факторы затрат, в качестве переключателя мощности можно использовать высокопроизводительный MOSFET.

Случай 2: выбор двигательного двигателя с числовым управлением

Требования к двигательному двигателю с чпу — это высокий момент вращения и высокая стабильность. Выберите двигатели с полным или полушаговым приводом, которые могут повысить точность поиска, гарантируя момент вращения. Выбор двигателя с обязательной конструкцией охлаждения охлаждения может гарантировать стабильность в течение длительного времени работы. Можно выбрать гибрид, использующий двигатели MOSFET и IGBT для совмещения производительности и стоимости.

эпилог

Выбор ступенчатого двигателя представляет собой сложный процесс, который требует комплексного рассмотрения ряда факторов, таких как ток напряжения, режим двигателя, контрольный интерфейс, защитные функции и тепловой дизайн. С развитием технологии мосфета и применением других переключателей мощности, импортные трубочки воздействия поля больше не являются единственным вариантом, и пользователи могут выбрать более подходящие драйверы в соответствии с фактическим спросом, чтобы получить оптимальное соотношение системных производительности и цен. Надеюсь, эта статья даст вам полезные рекомендации в процессе отбора ступенчатого двигателя.

NTA105

По мере развития медицинских технологий и носимого оборудования, сенсоры гибкой механики демонстрируют огромный потенциал в применении носителей и растительности. Гибкие, легкие, телескопические сенсоры, обладающие такими характеристиками, как гибкие, подвижные и телескопические, могут достигать бесшовных связей с телом человека, обеспечивая точный мониторинг физиологических данных и управление здоровьем. В этой статье подробно описаны принципы работы, технические характеристики, прикладные сценарии, преимущества проектирования и перспективы будущего развития.

Во-первых, обзор сенсоров гибкой механики

Принцип работы

Сенсоры гибкой машины генерируют соответствующие электрические сигналы, ощущая механические изменения снаружи, такие как давление, деформация, изгиб и растяжение. Эти сенсоры обычно используют гибкие материалы и структурные конструкции, способные адаптироваться к сложным формам и движениям, сохраняя высокую чувствительность и высокую надежность. Среди распространенных сенсоров, таких как датчик сопротивления, DSPIC33FJ128GP706A /PT конденсаторы и пьезоэлектрический датчик.

Технические характеристики

– гибкость и растяжимость: гибкие механические сенсоры используют гибкие материалы и структурные конструкции, способные адаптироваться к сложным формам и движениям человеческого тела и достигать неразрывного соединения с кожей и тканями.

– высокая чувствительность и высокая точность: сенсоры имеют высокую чувствительность и высокую точность, которые позволяют точно улавливать мельчайшие механические изменения, такие как сердцебиение, дыхание и походка.

– легкость и комфортность: сенсоры имеют легкие и комфортные характеристики, которые позволяют носить или имплантировать их в течение длительного времени, обеспечивая непрерывный физический мониторинг данных.

– биологическая совместимость и безопасность: сенсоры используют биосовместимые материалы для обеспечения хорошей совместимости и безопасности с человеческим телом, чтобы избежать нежелательной реакции.

Во-вторых, технические принципы

Датчик сопротивления

Сенсоры сопротивления воспринимают механические изменения, обнаруженные изменениями сопротивления материалов. Электропроводящие материалы внутри сенсоров изменяются при давлении, деформации или искривлении. Это изменение преобразуется в электрические сигналы с помощью переключения цепи на электрические сигналы для обнаружения механических изменений. В состав электропроводящих материалов входят углеродные нанотрубки, электропроводящие полимеры и металлические нанонити.

Конденсаторный датчик

Ёмкостные сенсоры чувствуют механические изменения, обнаружая изменения емкостей. Датчик состоит из двух проводящих электродов и диэлектрического слоя, которые изменяют расстояние между электродами и толщину диэлектрических слоев, когда они находятся под давлением, деформацией или изгибой. Это изменение преобразуется в электрические сигналы с помощью переключения цепи на электрические сигналы для обнаружения механических изменений.

3 пьезоэлектрический датчик

Пьезоэлектрический датчик чувствует механические изменения, фиксируя изменения электрического заряда внутри материала. Сенсоры используют пьезоэлектрический материал, например пьезоэлектрический керамика и пьезоэлектрический полимер, который генерирует электрический заряд, когда материал находится под давлением, деформацией или изогнутым. Электрические заряды преобразуются в электрические сигналы с помощью электрических схем, которые определяют механические изменения.

В-третьих, прикладная сцена

Ношение оборудования

Гибкие механические сенсоры широко применяются в различных устройствах для обеспечения непрерывного мониторинга физиологических данных и управления здоровьем.

– браслеты и умные часы: сенсоры могут контролировать такие физиологические параметры, как сердцебиение, кровяное давление, частота дыхания и походки, которые помогают пользователю в управлении здоровьем и управлении движением.

– разумная одежда: сенсоры могут интегрироваться в разумную одежду, мониторинг жестов, движений и физических параметров человеческого тела, применяемых в таких ситуациях, как спортивная подготовка, реабилитация и мониторинг здоровья.

– гибкие заплатки: сенсоры могут интегрироваться в гибкие заплатки и прикрепляться к поверхности кожи, мониторинг физиологических параметров, таких как экг, миограмма и температура кожи, применяемый в таких сценах, как дистанционное медицинское и медицинское наблюдение.

2. Растительное оборудование

Гибкие механические сенсоры имеют широкие возможности применения в оборудовании с растительностью, обеспечивая точный физиологический мониторинг и медицинскую поддержку.

– кардиостимулятор: сенсоры интегрированы в кардиостимулятор, отслеживают механические изменения в сердце, предоставляют данные о функционировании сердца в реальном времени, помогая врачам диагностировать и лечить его.

– стимулятор мозга: сенсоры могут интегрироваться в мозговые стимуляторы для мониторинга механических изменений мозга, предоставляя информацию о функционировании мозга в реальном времени для диагностики и лечения заболеваний мозга.

Сенсоры могут интегрироваться в искусственные органы, контролировать механические изменения в органах, предоставлять данные о функционировании органов в реальном времени, помогая врачам диагностировать и лечить их.

В-четвертых, преимущество в дизайне

1. Высокая чувствительность и высокая точность

Микроскопические механические сенсоры с высокой чувствительностью и высокой точностью позволяют точно улавливать малейшие механические изменения, такие как сердцебиение, дыхание и походка.

Гибкость и растяжимость

Сенсоры оснащены гибкими материалами и структурными конструкциями, гибкими и гибкими, способными адаптироваться к сложным формам и движениям человеческого тела и достигать неразрывных связей с кожей и тканями.

Легко и удобно

Сенсоры имеют легкие и комфортные характеристики, которые позволяют носить или имплантировать их в течение длительного времени, обеспечивая постоянный физический мониторинг данных и уменьшая неудобство пользователей.

4. Биологическая совместимость и безопасность

Сенсоры используют биосовместимые материалы для обеспечения хорошей совместимости и безопасности с человеческим телом, избегая нежелательных реакций, обеспечивая здоровье и безопасность пользователей.

В-пятых, перспективы будущего развития

По мере развития материальной науки, технологии производства и биомедицинских работ, сенсоры гибкой механики имеют широкие перспективы в применении носителей и растительности. Вот несколько важных направлений его будущего развития:

1. Высокопроизводительные материалы и структурный дизайн

В будущем сенсоры гибкой механики будут использовать более эффективные материалы и структурные конструкции для повышения чувствительности, точности и надежности сенсоров. Например, используя наноматериалы, умные материалы и биомимикрические структуры, можно добиться более высокого уровня обнаружения механических изменений.

2. Рационализация и интеграция

Сенсоры будущего будут более разумными и интегрированными, реализуя более высокий уровень обработки информации и принятия решений путем интеграции большего количества функций и алгоритмов. Например, интегральные блоки обработки данных, модули беспроводной связи и устройства сбора энергии, реализующие сбор и передачу данных с помощью интеллектуальной энергии.

3. Низкий расход энергии и продолжительный полёт

Будущие сенсоры будут уделять больше внимания более низкой энергоемкости и длительному проектированию плавания, уменьшая зависимость от энергии и увеличивая продолжительность жизни оборудования. Например, при оптимизации схемы и выбора материалов можно достичь более низкого энергопотребления и более продолжительного продления полёта.

4 персонализации и настройки

Будущие сенсоры будут уделять больше внимания персонизации и настроению дизайна, удовлетворяя потребности и предпочтения различных пользователей. Например, реализация более высокого уровня пользовательского удовлетворения и опыта использования через форму, размер и функции индивидуальных индивидуальных сенсоров.

5 больших данных с искусственным интеллектом

Сенсоры будущего будут объединены с крупными данными и технологиями искусственного интеллекта для достижения более высокого уровня анализа данных и поддержки принятия решений. Например, посредством больших технологий обработки данных, анализа данных сенсоров, предоставление индивидуальных программ по управлению здоровьем и лечению; Автоматизированная обработка данных и умные решения с помощью технологий искусственного интеллекта, повышение эффективности и эффективности управления здравоохранением и здравоохранением.

Шесть. Вывод.

Гибкие механические сенсоры продемонстрировали огромный потенциал в применении носителя и растительности, обладая такими характеристиками, как гибкость, легкость, растягиваемость, высокая чувствительность и высокая точность, которые позволяют достичь безусловного соприкосновения с человеческим телом, обеспечивая точный мониторинг физиологических данных и управление здоровьем. Благодаря высокопроизводительному материалу и структурному проектированию, рационализации и интеграции, низкой мощности и длинному плаванию, персонализации и настройке, а также разработке технологий, таких как данные и искусственный интеллект, в будущем у сенсоров гибкой техники будет больше возможностей и проблем в будущем.

По мере непрерывного прогресса в области материаловедения, производства технологических технологий и биомедицинских инженеров, сенсоры гибкой механики будут играть большую роль в применении носителей и растительности, обеспечивая более высокий уровень технической поддержки для медицинского и медицинского управления. Постоянно повышая технологический уровень и конкурентоспособность на рынке, датчики гибкой техники будут продолжать вести развитие медицинских технологий и носимых устройств, стимулируя интеллектуальную и персонифицированную систему управления здравоохранением и здравоохранением и внеся больший вклад в здоровье и благополучие человечества.

NTDI01

В настоящее время использование ии на периферической стороне расширяется, не имея поддержки чипа AI SoC, который является системным чипом класса, интегрированным в ии (ии) и лимбические вычислительные мощности. Этот чип соединяет такие важные компоненты, как высокопроизводительный процессорный процессор, ускоритель AI, контроллер памяти, внешний интерфейс и коммуникационный интерфейс, предназначенный для обеспечения обработки, анализа и принятия решений в реальном времени в непосредственной близости (т.е. по краям) от источника получения данных. Разработка линейного вычислительного процесса SoC прошла несколько этапов, на ранних этапах (1970 – е и 1980 – е годы), в которых начали развиваться технологии микропроцессоров, и Intel (Intel) представила первый микропроцессор Intel 4004, который часто считается отправной точкой технологии SoC. По мере улучшения технологии производства, дизайнеры начали интегрировать более сложные элементы (например процессор центрального процессора, память и схемы ввода/вывода ввода/вывода) в отдельные чипы, создавая более продвинутые интегрированные интегрированные схемы (ASIC). Дальнейшая стадия развития (1990-2000 годы) : интеграция всей системы (в Том числе аналоговых и цифровых функций) в отдельные чипы стала возможной по мере дальнейшего развития технологических технологий полупроводников. Это обеспечивает более сильную аппаратную поддержку для маргинальных вычислений, поскольку периферийное оборудование требует некоторой обработки данных и вычислительной мощности. В этот период дизайн SoC стал более сложным и интегрировал больше функций и компонентов, таких как графический процессор (GPU), цифровой процессор сигналов (DSP). Разработка модернизации SoC (2010 – е годы) : по мере того, как возрастает спрос на использование сети предметов (IoT), носимое оборудование и периферийное вычислительное оборудование, производитель начинает изменять дизайн SoC в конкретных случаях, объединять искусственный интеллект (ии) и функции машинного обучения (ML). Это способствовало развитию индивидуальной SoC, позволяющей ей лучше удовлетворять потребности в конкретных применениях, повышать производительность и эффективность. Глубокая интеграция ии с SoC (в 2020 – е и последующие годы) : по мере поступления в эру AI, 5G соединения и периферийных вычислений, SoC продолжает развиваться, чтобы приспособиться к растущей сложности и требованиям обработки. Технология ии стала важным компонентом архитектуры SoC, обеспечивая лимбическое оборудование более мощной интеллектуальной обработки. Например, SoC может ускорить реализацию алгоритма AI и повысить скорость обработки и эффективность при помощи специализированного оборудования, например, интегрального ускорителя ии, нейронного процессора (NPU). В настоящее время приложение для вычисления границ AI SoC охватывает несколько областей и отраслей. Например, интеллектуальное производство может осуществлять мониторинг в реальном времени информации о состоянии производства, качестве продукции и т.д. Эти устройства могут анализировать данные в реальном времени, предсказывать сбои в оборудованиях, оптимизировать производственный процесс, повышать производительность и качество продукции. Например, в разумных городах вычисление Ай-SoC в режиме реального времени позволяет анализировать данные о потоках транспорта, траектории движения транспортных средств и т.п., оптимизировать стратегию управления светофорами дорожного движения и облегчать пробки. В области интеллектуальной безопасности за счет развертывания пограничных вычислительных устройств в каждом уголке города можно наблюдать за безопасностью города в реальном времени, осуществлять распознавание лиц, поведенческий анализ и т.д., повышать уровень общественной безопасности в городах. Кроме того, в больницах считается, что ии-SoC может отслеживать физиологические данные пациентов в реальном времени, такие как сердцебиение, кровяное давление, сахар в крови и т.д. Анализируя данные в реальном времени, врачи могут своевременно получить представление о состоянии здоровья пациента и предоставить более точные программы диагностики и лечения. В области удаленной медицины вычисление периферийного ии SoC позволяет осуществлять функции дистанционного консультирования, удаленной хирургии и т.д. Врачи могут получить удаленный доступ к медицинским данным пациентов, проводить диагностику и лечение на расстоянии, повышать эффективность и доступность медицинских услуг. Marine AI SoC поддерживает большие модели и их применение в боковой части становится трендом по мере того, как большие модели развиваются, и есть несколько компаний, которые сегодня запускают маржи SoC чипы для поддержки работы больших моделей. В случае с embarella, лимбической полупроводниковой компанией Ambarella, на днях в AutoSens, США, было объявлено о запуске двух новейших чипов интеграции систем AI (SoC), предназначенных для удаленной обработки информации в автотранспортных конвоях. Новая модель CV75AX прекрасно приспособлена для интегрированной системы ADAS и системы мониторингов водителей (DMS), которая в два раза улучшает производительность ии по сравнению с предыдущим поколением SoC в amba, с тем чтобы новейшая нейронная сеть Transformer смогла повысить точность и уменьшить количество ошибочных отчетов, Без необходимости тренироваться на каждом объекте. Новая модель CV72AX прекрасно приспособленна для следующего поколения портативных порталов с поддержкой до 10 камер, работающих в шесть раз лучше, чем ее предыдущая модель, поддерживающая визуальные трансформеры и многомодовые модели визуального языка (VLM), которые могут обеспечить мониторинг в реальном времени, а также предварительные оценки видео и поиск на местном языке, Для достижения более эффективного анализа видео. Ранее амба объявил о разработке многомодального решения, основанного на чипе CV72 — купермини. Это решение было специально подобрано под маргинальную вычислительную среду, особенно для приложений, которые требуют непосредственной обработки данных на оборудовании. В 2024 году в рамках CES в 2024 году было выпущено решение модели Cooper Max, основанное на N1, поддерживаемое одним чипом N1, поддерживающим теорию многомодных моделей до 34 миллиардов параметров. Новая модель Cooper Mini, основанная на CV72, реализуется в больших моделях с одним чипом с малым энергопотреблением до 3 миллиардов параметров. Также существует второе поколение Versal, ранее представленное AMD, которое адаптировалось к SoC, в котором серия Versal AI AI Edge была разработана специально для встроенных систем с двигателем ai. SOC увеличивает максимум в три раза на ватт/ватт (триллион операций/ватт в секунду), измеряя мощность до десяти раз, что позволяет ей более эффективно поддерживать развертывание и эксплуатацию крупных моделей. Внутри страны также имеется микрочип diepedge10, являющийся национальным процессором Chiplet, встроенный в новое поколение нейронных процессоров NNP400T, реализация вычислительной силы с помощью высокоскоростной технологии Chiplet, C2CMesh, Возможность поддерживать многомиллиардную модель параметров уровня, приземлившись на периферийные устройства и серверы. Также в пекино-лучевом процессоре EIC7700X используется 64 – битный процессор SoC eicc -V с высокопроизводительными процессорами RISC-V, который сочетается с эффективными нейронными вычислительными блоками, разработанными автономными разработками, поддерживая вычисления в сточных токах и полностью ускоряя генерацию большой модели. Он обладает обширным периферийным расширением интерфейса и мощной аудио-видео способностью адаптироваться к компьютерным визуальным приложениям. В заключение следует отметить, что маргинализированные вычисления AI SOC имеют существенные преимущества в текущих вычислительных областях, включая эффективность, низкий расход энергии, безопасность, анализ в реальном времени, распределённую обработку и т.д. В то же время, существует несколько пограничных SOC, которые могут поддержать работу больших моделей. Тем не менее, маргинальные вычисления SOC также остаются особенно ограниченными, такие как высокая стоимость адаптации, быстрое техническое обновление, проблемы конфиденциальности данных и безопасности, которые требуют постоянного прорыва.

P0926MX

В последние дни компания kaboei technologies (suu state) лимитировалась (сокращенно: keboei control), которая добровольно отозвала заявки на выпуск акций на котронском рынке. После того, как IPO было одобрено в июне прошлого года, управление кайбои не ответило на вопросы вышестоящих инстанции более года. Первоначально планировалось выпустить не более 47,990 миллионов акций, а также собрать 1,3 миллиарда долларов на проекты по созданию электроприводной системы в коммерческих автомобилях и центрах разработки и разработки. Теневая проверка показала, что управление кайбои завершило финансирование ангельского колеса и колеса а, приобрело инвестиции в многосторонние учреждения, такие как инвестиции хвахвана, сухая плавильная холдинг, ханчжоу мега-хан, реставрация и т.д. Холдинговая акционерная компания, контролируемая кайбои, а также фактический контроль над г-ном хао, напрямую владеет 85 миллионами акций компании и косвенно владеет 18 265 000 акций через kai в сучжоу, а также через сучжоу-кай, косвенно принадлежащая компании, которая составляет 71,73 % от общего объема акций компании. Шахт электричеств двигательн систем дол рынк превыша 50%, BeiQi для крупн клиент фукуд ка BoYi обвин в сосредоточ на передов технолог транспортн средств нов энергетическ коммерческ разрабатыва приложен в област автомобил, в основн занима нов энергетическ коммерческ ключев запчаст для рэббит. Разработк, производств и продаж автомобил, основн продукт включ нов энергетическ систем электричеств двигательн систем и транспортн средств связ транспортн средств. Ка BoYi обвин в дальновидн четк представлен транспортн мо коммерческ и нов источник энерг развит углекисл газ тенденц, созда платформ, серийн родословн нов энергетическ систем электричеств привод транспортн средств продукт, котор но широк применя чист электричеств, гибридн, топливн элемент и т.д богат нов энергетическ технолог маршрут, вплыва в различн сектор сформирова дифференцирова вниз по течен конкурентн преимуществ. В течение отчетного периода, контролируемый кайбои доход от бизнеса составлял 311 миллионов, 294 миллиона и 522 миллионов долларов соответственно, а годовой прирост доходов от сборов в лагере составил 29,59 %; Чистая прибыль составляет 0,77 МЛРД, 0,21 МЛРД и 0,61 МЛН соответственно. Показатели деятельности в последние годы были более изменчивыми, а в 2021 году и доходы от бизнеса, и чистая прибыль упали, а в 2022 году показатели по контролю за кайбоси вернулись к росту, в Том же году доход лагеря вырос на 77,55% по сравнению с тем же периодом, что и чистая прибыль в 190.48%. Основной бизнес-доход кайбои состоит в основном из новых энергетических транспортных систем с электроприводом, систем связи между транспортными средствами, компонентов и других. В Том числе сбор средств поступает из новой системы электроприводов энергетических транспортных средств, доходы от которых в 2020, 2021 и 2022 годах составили 203, 219 миллионов и 479 миллионов долларов соответственно, а доля доходов от основного бизнеса в 65,51%, 7485% и 91,98% соответственно. Кайбос в основном включает в себя электрические системы eDMT Plus, электрические системы eDMT X, мостики eAMT, гибридные системы eDMT Plus, гибридные системы eDMT X и eAMT. Отчетн период, ке BoYi обвин в eDMT линейк лин постоя, транспортн пут грузовик и несемейн люд в перегрузк в гор, перегрузк вниз и друг различн сложн режим ждат прикладн област все. Согласно данным gii, доля рынка в секторе электроприводов шахт в секторе кайбои в 2022 году превысила 50%; На первом месте по уровню собственнической собственности на внутреннем рынке в области стотонных систем электроприводов новых энергетических шахт. Что касается бизнеса системы автомобильного подключения, то управление «кайбои» является «краном» в области сегментом системы внутренних транспортных средств, и согласно данным GGII, контроль за кайбои в течение отчетного периода занимает более 90% внутреннего рынка. В новой энергетической области управление кайбои установило сотрудничество с известными производителями автомобилей, такими как north-паровозный фуджита, накатоми-купе, группа по вывозу, космическая транспортная система, glee и другие; В новых энергетических грузовиках и недорожных транспортных средствах кайбои быстро реализует нормализованные продажи таких клиентов, как группа сю, группа “амен”, группа “амен”, “гомо”, “гомо”, “воу”, “воу”, “глобо”, “ива” и другие. В течение отчетного периода одним из крупнейших клиентов, с которыми имел дело кейбои, был норт-фукуда, продажи которого в 2020 -2022 годах составили 219 миллионов, 116 миллионов и 84 миллиона долларов соответственно, доля доходов от основного бизнеса составила 70,47%, 39,45% и 35,22%, а концентрация клиентов с каждым годом значительно сократилась. Сравнительно высокий уровень затрат на исследования и разработки, а также основные зарубежние конкуренты в 16 основных технологических отраслях, таких как разработка систем электромеханической связи, кайбои, управляющие основными технологическими системами, такие как weemens, TM4, цеивер, Германия, группа тибра; Основными конкурентами внутри страны являются: fester, green drive, titax, express, bull electric, bro-boo, oceanic, huatton и другие. По сравнению с известными международными предприятиями в промышленности, кайбои контролирует свои операции относительно небольшими размерами, и существуют некоторые пробелы в силе финансирования, производственной мощности, объёме продаж, известности бренда, уровне управления и т.д. Однако в техническом применении контроль над кайбосом имеет сравнительное преимущество. В течение отчетного периода расходы на исследования и разработки в кайбои составили 54,7909, 58339 и 69845 тысяч соответственно, а расходы на исследования и разработки в течение трех лет составили 182 миллиона долларов, что составляет 17,63%, 19,87% и 13,24% соответственно соответственно. В 2020 и 2021 годах расходы на исследования и разработки, контролируемые кайбои, были выше, чем доля доходов от бизнеса в среднем по сравнению с доходами публичных компаний в той же отрасли. В области новых систем электроприводов транспортных средств и систем связи с транспортными средствами кайбоу обладает шестнадцатью основными технологиями в области проектирования систем электромеханической связи, непрерывания электропередач, многоэнергетических гибридных систем, активных мазных технологий и т.д. Благодаря новым энергетическим динамикам и инновациям в области трансмиссирующих технологий кайбоу смог преодолеть ограничения на поставку мощных двигателей более чем на 100 мегатонных и более тяжелых транспортных средств с высокой тяговой коробкой передач, что позволило создать автономное применение высокомощных технических маршрутов для тяжелых транспортных средств. Управление кайбои было внутренним производителем, который первым ввел технический маршрут нового энергетического пассажирского вагона «высокоскоростной электромобиль + лежачего бака» и осуществил количественное применение, успешно реализировав систему замедленного двигателя высокопроизводительных пассажирских автомобилей. В области транспортных связей кайбос является одним из немногих мировых поставщиков транспортных систем, которые имеют доступ к разработке шарнирных институтов, разработке гидравлических систем, разработке систем ветровой блокировки и соотношении электрических жидких средств.

DS200KLDBG1ABC

Система визуального анализа, основанная на технологии ии, использует компьютерные алгоритмы и технологии обработки изображений для обработки и анализа изображений, для достижения идентификации, обнаружения и определения целей. Принцип состоит из нескольких ключевых шагов, таких как сбор изображений, предварительная обработка изображений, извлечение характеристик и определение цели. Системы визуального обнаружения ии применяются во всех областях, в частности, для получения информации о цели через такие устройства, как камера, а затем для предварительной обработки, включая устранение шума и помех в изображении, увеличение контрастности и четкости изображения и повышение качества изображения. Затем система извлекает ключевые черты из изображений, которые могут включать форму, цвет, текстуру и т.д. Наконец, при сопоставлении и сопоставлении этих характеристик система может осуществлять обнаружение и распознавание целей. Возможности применения системы визуального обнаружения ии очень обширны. В промышленных областях применение технологии визуального обнаружения ии становится все более широким в промышленных областях, поскольку умное производство и автоматизация ускоряются. Это может помочь предприятиям в автоматическом мониторинге и сортировке продукции, повысить эффективность производства и качество продукции и снизить издержки производства. В то же время, по мере развития техники визуального обнаружения машины, системы визуального обнаружения ии могут осуществлять более точные, более высокие скорости обнаружения, удовлетворяя потребности в обнаружении в более сложных ситуациях. Системы визуального обнаружения ии также имеют широкие возможности применения в области безопасности. С помощью анализа и обработки изображений с камер в реальном времени, системы визуального обнаружения ии могут выполнять функции распознавания лиц, отслеживания транспортных средств и т.д. В то же время, по мере ускорения процесса урбанизации и повышения осведомленности о общественной безопасности, спрос на технологии визуального обнаружения ии в области безопасности в области безопасности будет расти. Технология визуального обнаружения ии также широко распространена в таких областях, как медицинское изображение, интеллектуальная транспорт, интеллектуальная розничная торговля и т.д. В области медицинской фотографии системы визуального обнаружения ии могут помочь врачам в разработке программ диагностики и лечения болезней, повышая уровень медицинского обслуживания и качество их услуг. В области разумного транспорта системы визуального обнаружения ии могут осуществлять статистику транспортных потоков, мониторинг нарушений и т.д. В области интеллектуальной розничной торговли, система визуального обнаружения ии может повысить эффективность работы магазинов, контролируя потоки магазинов, расходные полки и их потребление. На днях в немецком супермаркете Edeka Jaegar было объявлено, что в магазине, открытом в аэропорту штутгарта, была введена автоматическая система расчетчиков, которая могла бы использовать технологию визуального обзора ии для определения возраста клиента, с тем чтобы определить, можно ли использовать визуальную обзоры для анализа характеристик лица потребителя, с тем чтобы судить о Том, можно ли «позволить» покупателям покупать ограниченные товары. По словам супермаркета, когда ранее потребители покупали товары с ограничением по возрасту, такие как табак и алкоголь, при использовании самообслуживающихся касеров, они также должны были проверяться персональными клерками для того, чтобы отсрочить эффективность вычета. После введения соответствующих Ай-камер, как только вы сканировали «возрастные ограничения» товаров, когда клиент сам себя обслуживал, система спрашивала клиента, не нужно ли ему распознавание возраста. После получения согласия кассовый аппарат использует встроенную камеру для проверки возраста в реальном времени. Сделка может продолжаться, если возраст покупателя выше порога предварительного определения. Если лицо пользователя «слишком молодое», то все еще необходимо представить удостоверение личности персоналу для проверки. Системы визуального обнаружения ии достигли довольно высокого уровня в многоаспектной реализации инновационных систем ии визуального обнаружения. С повышением вычислительной мощности компьютеров и ростом технологий глубокого обучения, технология AI visual развивалась на протяжении долгого времени. Что касается идентификации изображений, то сцинн (СНН), основанная на глубоком обучении, добилась прогресса в области классификации изображений и определения объектов, достигнув высоко-точной классификации изображений цветов, животных, автомобилей и т.д. В то же время, технология распознавания лиц добилась значительного прогресса, с тем чтобы можно было получить и сравнить характерные черты лица, а также автоматизировать и эффективно применять распознавание лиц. И, эл визуальн в многогра инновац, как 360 ° AI визуальн систем обнаружен, эт системн интеграц искусствен интеллект интеллект, управлен дроид и машин визуальн технолог, приня передов глубок обучен алгоритм рамк, достигл цел полн. Эта технология позволяет технологиям визуального обнаружения двигаться к автоматизации и рационализации в более высоких тонах. Например, применение глубокого обучения и нейронной сети в промышленных визуальных исследованиях ии становится все более широким. Глубокое обучение, в частности, свертывающая нервная сеть (CNN), уже широко используется в классификации изображений и заданиях определения целей. В промышленных Ай-визуальных тестах CNN может автоматически извлекать характеристики изображений и осуществлять классификацию и обнаружение различных категорий целей. Например, на сборочной линии глубокое обучение может распознавать и классифицировать различные типы компонентов, или распознавать дефекты на поверхности продукции при тестировании качества. Алгоритм AI view, основанный на нейронной сети, также может использоваться для обнаружения разумного поведения персонала. С помощью анализа и распознавания видеоизображений, полученных на камерах наблюдения в цеха, можно добиться разумного обнаружения поведения персонала, а также предупредить и предупредить рабочих о своевременном исправлении несоответствия нормам оперативного поведения, снизить риск аварий и повысить безопасность работы. Кроме того, по мере развития технологий, программы в системах визуального обнаружения ии обновляются и обновляются. Эти обновления и обновления могут привести к улучшению производительности, большей точности и большей функциональности, делая системы визуального обнаружения ии более приспособленными к различным ситуациям применения. В заключение следует отметить, что по мере развития технологий область применения системы визуального обнаружения ии будет расширяться, а размер рынка будет продолжать расти. В то же время, с применением технологий, таких как глубокое обучение, точность и скорость обнаружения систем визуального обнаружения ии также будут увеличиваться, предоставляя более эффективные и умные решения для всех слоев общества.

DSQC639 3HAC025097-00114A

Большая модель развертывается на концах — это размещение больших нейросетевых моделей на мобильных терминальных устройствах, позволяющих этим устройствам работать непосредственно на них, и таким образом выполнять различные задачи искусственного интеллекта, такие как распознавание изображений, распознавание голоса, обработка на естественном языке и т.д. С увеличением спроса на миниатюризацию больших моделей и реализацию сцен, рассуждения постепенно расширяются от облаков к бокам. Эта тенденция особенно очевидна в терминальных продуктах, таких как PC и сотовые телефоны. Процесс ускорения развертывания больших моделей на концах обычно включает в себя несколько этапов, начиная с этапов подготовки моделей, на которых используется большое количество данных для обучения соответствующим моделям файлов. Во время обучения необходимо учитывать размер и расчётное количество модели, чтобы приспособиться к условиям аппаратного обеспечения для концевого бокового оборудования. Далее следует моделируемое сжатие, которое обычно требует сжатия модели для того, чтобы уменьшить ее хранение и эксплуатационное давление на концевое устройство. Это может быть достигнуто путем разрезания ветвей, количественного измерения и т.п., с тем чтобы уменьшить размер модели и уменьшить сложность вычислений. Кроме того, модель развертывается на этом этапе, перекладывая постсжатую модель на боковое устройство. Это включает в себя передачу моделируемого файла на устройство, установку необходимых двигателей дедукции на устройство и создание условий для работы. Наконец, после завершения развертывания модели, end-боковое устройство может использовать эти модели для расчетов. Это обычно включает в себя такие шаги, как загрузка модели, предварительная обработка входных данных, моделирование вычислений, вывод результатов. В ходе развертывания на большом конце модели необходимо учитывать некоторые технические проблемы и ограничения. Например, аппаратные условия для консольного оборудования обычно намного хуже, чем на облачных серверах, поэтому необходимо полностью учитывать эти факторы на этапе разработки и сжатия модели. Кроме того, сетевая пропускная способность и задержка консольного устройства также могут оказать влияние на действительность и точность модельных рассуждений. Для преодоления этих проблем и ограничений были разработаны некоторые технические инструменты и платформы, такие как MLflow, Ray Serve, Kubeflow, Seldon Core, BentoML и ONNX Runtime. Эти инструменты могут помочь пользователям более удобно строить, развертывать и управлять машинами для обучения, тем самым повышая производительность и доступность моделей на боковых устройствах. В настоящее время развёртывание больших моделей на концах ускоряется. В области ПК, после того, как intel выпустила первый процессор AI PC, группа ассоциаций, hewlett-packard, acer и другие производители выпустили несколько новых моделей AI PC. Было сообщено, что более 10 ноутбуков могут работать на больших моделях AI локально, и что на рынке появится новая партия. В области мобильных телефонов начиная со второй половины 2023 года производители мобильных телефонов, такие как сяоми, оппо, vivo и другие производители мобильных телефонов, начали увеличивать свои возможности в новых системах. К январю 2024 года на китайском рынке мобильных телефонов Top5, за исключением apple, было выпущено множество крупных моделей с их собственной стороны. Преимущества размещения больших моделей в конце также становятся все более заметными. С одной стороны, развертывание с одной стороны может снизить задержку передачи данных и ограничения пропускной способности, повысить действительность и скорость реакции. С другой стороны, одностороннее развертывание может лучше защитить личную жизнь пользователя и безопасность данных, поскольку данные могут обрабатываться локально, а не передаются в облако. Производители, как внутри страны, так и за рубежом, запускают большие модели, поддерживающие развертывание чипов на боковых концах, которые не могут быть размещены без поддержки чипа на сайтах, а также intel, goughton, unifacco и т. д., реализуют чипы, необходимые для размещения больших моделей на таких мобильных концах, как PC, сотовые телефоны и т.д. Intel выпустила первый продукт линейки core Ultra series (Meteor Lake), разработанный первым поколением процессоров, основанных на технологии Intel 4, разработанный компанией Chiplet (ядер) и собственный Foveros, интегрированный в NPU (нейросетевой процессор). Можно использовать 20 миллиардов параметров больших моделей локально и генерировать высококачественные полиморфные данные без подключение к сети. Qualcomm опубликова трет поколен Xiao 8 мобильн платформ Дракон, явля перв предназнач для генерир AI созда мобильн платформ. Платформа поддерживает модель с 10 миллиардами параметров, работающую с одной стороны терминала, а также ориентирована на 7 миллиардов моделей предсказаний, которые генерируют до 20 токен в секунду, и могут генерировать изображения через Stable Diffusion с другой стороны терминала. Кром тог, qualcomm такж AI хаб, эт искусствен интеллект для разработчик модел, включ традиц AI модел и генерир AI, поддержа на Xiao Дракон и qualcomm платформ развертыван. Библиотека этой модели поддерживает более 75 моделей AI, таких как Whisper, ControlNet, Stable Diffusion и Baichuan-7B, которые разработчики могут легко получить и интегрировать в свои приложения. Организация Объединенных Наций развертывала глубокое сотрудничество с ариюном, реализуя концевое развертывание на мобильных платформах GMBH 9300 и gang8300. Flyficidae mobile чипы серии «брег», такие как «брег 9300» и «брег 8300», являются высокопроизводительными и эффективными мобильными вычислительными платформами. Эти чипы не только обладают мощной вычислительной мощностью, они также поддерживают передовые технологии 5G и генерируемые технологии AI, которые обеспечивают прочную основу для развертывания крупных моделей с одной стороны. Кроме того, компании, такие как «ядро», «ядро» и другие компании, специализирующиеся на оптимизации продукции, используемой крупными моделями в конце. Чип AX650N с сердечным сердечником демонстрирует значительное преимущество в размещении больших моделей с боковой стороны. В частности, AX650N может сохранять высокую точность и эффективность при развертывании больших визуальных моделей, таких как Swin Transformer. Поскольку большинство чипов с боковой стороны ии не слишком оптимизированы в архитектуре для MHA (Multi-Head Attention), часто требуются изменения в структуре сетей при развертывании крупных моделей, которые могут привести к снижению точности и переподготовке. Однако, с помощью своей уникальной архитектуры и оптимизации, AX650N может непосредственно поддерживать разверщение оригинальной версии Swin Transformer, которая занимает всего пять минут от тестовых пластин до демо-релиза, а работа частных моделей в частной среде занимает всего Один час. Кроме того, AX650N обладает такими характеристиками, как 32 – канальная декодировка/видео-обработка, пассивное рассеивание, поддержка кодов с низкой задержкой времени, вывод HDMI и USB 3.0, что делает его достаточно пригодным для применения в различных видоисках и краевых вычислений. Что касается развертывания с большой стороны модели, AX650N предоставляет не только мощную вычислительную мощность, но и больше возможностей для практического применения с помощью особенностей легко развертывания и низкой мощности. End technology technology — компьютерная компания, созданная в цинхуа для производства чипа Ай-чипа, которая представила карты ускорения asureblade l.2 для больших моделей. Эта карта обладает мощными характеристиками, позволяющими работать с большими моделями, и ее размер составляет всего 80 мм (длина) x22 мм (ширина), что идеально подходит для размещения на таких терминальных устройствах, как PC. Карты ускорения asureblade L серии M.2 были реализованы в качестве катализатора для таких моделей, как Llama 2, Stable Diffusion и другие. Эта карта ускорения M.2, обладающая малым объёмом, мощной мощностью и универсальным интерфейсом, способна преодолеть ограниченные вычислительные и запоминающие возможности терминального бокового устройства, предоставляя возможность для больших моделей приземляться на боковой стороне. Написание на последней большой модели в конце-боковой части представляет собой сложный процесс, который требует учета различных факторов и технических проблем. Но с помощью рационального моделирования, сжатия и оптимизации, а также использования соответствующих инструментов и платформ, можно было бы создать более сильное искусственное интеллект с помощью разумного дизайна, сжатия и оптимизации. В настоящее время, благодаря усилиям всех сегментах целевой цепи, крупные модели, расположенные в боковой части, демонстрируют тенденцию ускорения, и ожидается, что применение больших моделей в боковой части в будущем будет расширяться по мере того, как технологии будут прогрессировать и оптимизироваться.

ET-436-A-FX-R2-SR-16GB-NOV

Генеральный директор nvidia хван инхун утверждает, что “следующее поколение промышленной революции уже началось”, и мы находимся в начале следующей волны роста. Уверенность хуна в будущем частично связана с результатами первого квартала этого года. По состоянию на 28 апреля 2025 года, первый финансовый сезон 2025 года показал, что первый финансовый сезон nvidia имеет гораздо более высокий доход, чем ожидалось на уолл-стрит, и батальон собрал 260,44 миллиарда долларов США по сравнению с 262% в годовом исчислении и 247 млрд. долларов, ожидаемых на рынке; Чистая прибыль составляет 14881 МЛН долларов, рост на 628% в годовом исчислении, а рыночные ожидания — 129 миллионов долларов. «В этом квартале технология ии обеспечивает сильный импульс для роста, который подпитывается сильным и растущим спросом на то, чтобы наши центры данных были обучены и аргументом на платформе Hopper. За исключением облачных провайдеров, производственный ии был расширён в потребительские интернет-компании, а также предприятия, суверенные ии, автомобили и здравоохранение, создавая несколько вертикальных рынков на миллиарды долларов». По словам nvidia. Доходы от центра обработки данных увеличились в четыре раза, и облачные услуги, составляющие около 40 % основного бизнеса nvidia, были разделены на пять основных сегментов: бизнес-центр данных, игровой бизнес, автомобильный бизнес, профессиональный визуальный бизнес и OEM и другие. Согласно отчетным данным, бизнес и автомобильный бизнес центра данных являются двумя крупными предприятиями, которые растут в равной степени и по кругу. Доходы от работы в бизнес-лагере (сеть nvidia) составили 22,6 МЛРД долларов США, увеличившись на 427% в годовом исчислении и на 23% в цикле. Бизнес-лагерь достиг рекордно высокого уровня и является главой пяти крупнейших предприятий. NVIDIA CFO Colette Kress заявила, что рост бизнеса был вызван продолжающимся высоким спросом на чипы AI в архитектуре NVIDIA Hopper, особенно на H100. Meta, tesla по-прежнему считаются крупнейшими покупателями nvidia H100. Согласно отчету CFO Colette Kress, в первом квартале Meta накопила огромное количество чипов серии nvidia H100 для использования в её большой модели с открытым исходным кодом Lama 3, около 24 000. Модернизация алгоритма H100 позволит снизить стоимость популярных моделей, таких как Lama 3, в три раза. В бизнесе центра обработки данных, провайдеры облачных услуг приносят им 45% от общего дохода. Тесла наделил H100 мощными вычислительной мощностью, чтобы проложить путь к технике автопилотирования, прокладывая путь к производительности автопилота на уровне L5. Тесла строит кластерны H100, и мы поддерживаем расширение их обучающих скоплений искусственного интеллекта до 35 000 GPU. Такие большие кластеры, как Meta и тесла, nvidia называет их фабриками искусственного интеллекта. В первом квартале nvidia сотрудничала с более чем миллионом клиентов, создав фабрики искусственного интеллекта в масштабе от сотен до десятков тысяч гпу, некоторые из которых достигли 100 000 гпу. Клиенты Spectrum-X также продолжают увеличиваться, открывая новый рынок для сети NVIDIA и позволяя центрам данных, только ethernet, адаптироваться к массивному ии. Nvidia прогнозирует, что Spectrum-X вырастет до многомиллиардной линии продукции в течение года. Автомобильный бизнес-лагерь собрал $329 МЛН и вырос на 11% в годовом исчислении и на 17% в кольцевой доле. Нет никаких сомнений в Том, что чипы автопилотирования, такие как NVIDIA DRIVE Orin и DRIVE Thor, играют важную роль на автомобильном рынке, с которыми дрив орин уже сотрудничал с xiaomi SU7, и что в будущем nvidia будет работать с биади, который будет использоваться в электромобилях биади. Nvidia заявила, что они предоставляют поддержку автопилотируемым автомобилям, определённым программным обеспечением, первый электромобиль SU7, разработанный на платформе Nvidia Drive, был построен на платформе nvidia Drive, в то время как биади, сяо пэнг, широкопаровые и другие компании, такие как nvidia drive Thor, выбрали следующее поколение Nvidia Drive Thor, Сейчас платформа использует архитектуру Blackwell GPU для того, чтобы обеспечить энергией следующее поколение потребительских и коммерческих электромобилей, которые, как ожидается, будут использоваться в производстве автомобилей с следующего года. Игровой бизнес-батальон собрал $2,6 МЛРД, вырос на 18% в годовом исчислении, кольцевой коэффициент упал на 8%, что согласуется с сезонным снижением ожиданий nvidia. Рынок GeForce RTX GPU очень хорошо принят, а конечный спрос и канальные запасы остаются здоровыми во всем диапазоне продукции, и уже более 100 миллионов было установлено. Nvidia имеет полный набор технологий, которые могут быть использованы и использованы на GeForce RTX pc для быстрого и эффективного создания искусственного интеллекта. Совсем недавно NVIDIA объявила, что использует nvidia tenсорrt -LLM для ускорения последней модели Phi-3 Mini с открытым исходным кодом microsoft. GeForce RTX — это потребительский уровень GPU, созданный исключительно для ии, и GeForce RTX позволяет игрокам из Ай-PC играть в игру с более высоким качеством кадров в то время, когда они перешли от концепций к более мощным функциям. Доход от профессионального визуального бизнеса составляет 427 миллионов долларов, выросший на 45% в годовом исчислении и снижающийся на 8% по сравнению с аналогичным показателем. На конференции GTC, nvidia выпустила новый Omniverse Cloud API (прикладной программный интерфейс). Хван инхун заявил, что омниверсе и генерируемые ии являются базовыми технологиями, необходимыми для оцифровки тяжелого промышленного рынка стоимостью до 50 триллионов долларов США», которые станут ключевыми в стимулировании следующей волны роста профессиональной визуализации. Следующий шаг nvidia: H200, блэкуэлл будут поставлены в Q2, и быстрый рост сетевого бизнеса в первом квартале от финансовой отчетности nvidia позволяет видеть лидерство компании в секторе ии и ее сильную прибыльность. Обратите внимание на прогресс в этом году двух новых товаров, таких как nvidia H200, блэкуэлл: H200: дата-центр является наиболее прибыльным бизнесом nvidia, и все сосредоточены на ее последующем планировании продукции. С точки зрения расходов на тепло H100 можно предположить, что H200 не так уж плох и даже более прибылен. В отличие от H100, H200 увеличивает пропускную способность памяти в 1,4 раза, общая пропускная способность памяти достигает 4,8 тб/с, объем памяти увеличивается в 1,8 раза, а объем памяти составляет 141 гб. “Мы начинаем выборочное производство H200 с первого квартала и ожидаем отправку во второй квартал. Первая система H200 была доставлена команде сэма альтман и OpenAI и продемонстрировала GPT-4o». Это также первая в индустрии система DGX H200, предназначенная для обучения более сложных моделей производственного ии и других высокопроизводительных вычислительных приложений. В этом году nvidia официально представила новое поколение графических процессоров AI Blackwell. Blackwell GPU ориентирована на центральную платформу следующего поколения ускоренных вычислений и генерируемого искусственного интеллекта. С помощью чипа B200, с 208 миллиардами транзисторов, ии-дедукция увеличилась в 30 раз по сравнению с предыдущим поколением, а потребление энергии сократилось в 25 раз, что считается самым мощным из существующих чипов. На финансовом совещании nvidia ясно дала понять, что в этом году она увидит значительное количество доходов от серии B. “Мы производим некоторое время и ожидаем, что Q2 начнет поставляться, Q3 начнет увеличивать урожаи, и клиенты будут создавать центры данных в Q4.” Некоторые проблемы: в настоящее время спрос на Hopper продолжает расти, и nvidia прогнозирует, что во время перехода к H200 и блэкуэлл спрос будет значительно выше спроса, поскольку клиенты активно размещают инфраструктуру. Nvidia также говорит о Том, что спрос на GPU во всех центрах обработки данных является невероятным, что мы играем каждый день, и что клиент оказывает огромное давление, и мы должны как можно скорее доставить систему и поддержать ее функционирование. Тем не менее, nvidia планирует совместно с облачными партнерами стимулировать глобальную доступность. Тем не менее, в связи с резким сниженным дохождением от nvidia в центрах обработки данных китая, CFO Colette Kress по телефону упомянул о планировании китайского рынка, который, по его мнению, будет оставаться конкурентоспособным в будущем, «мы увеличили количество новых продуктов, созданных специально для китая, которые не нуждаются в лицензии на экспорт». Следующий этап: интернет станет новым добавлением во втором квартале, и nvidia прогнозирует общий доход в 28 миллиардов долларов и минус 2%. Мы ожидаем непрерывный рост на всех платформах рынка. Ожидается, что волосатые процентные ставки GAAP и не GAAP будут составлять 74,8 % и 75,5 % соответственно, плюс минус 50 базовых пунктов, что согласуется с дискуссиями, которые мы обсуждали в прошлом квартале. В случае мао, nvidia прогнозирует, что ставка мао в течение года составит около 70%. Как во втором квартале, так и в течение всего года nvidia была очень уверена в прибыльности компании, чтобы приветствовать следующую волну роста. Но следует отметить, что следующая волна расширения также является следующей волной ключевых стадий конкуренции. Текущ, мног дом AI чип производител полож глаз на AI област рост движущ сил, посвят себ AI разработк чип, кром всегд конкурент intel, AMD, qualcomm, у и microsoft, амазонк ждат ест план с созда AI чип план, ли эт nvidia и дальш сво развит повлия на, как бы nvidia снов “получ”? Это можно увидеть в другом бизнесе nvidia, кроме чипа AI. На финансовом совещании nvidia выделила три сетевых канала: NVLink, InfiniBand вычислительная архитектура для одного вычислительного поля, а также вычислительная архитектура ethernet network, и продвигая эти три технологии с очень большой скоростью в новом году, в более глубоком плане планируя искусственный интеллект (завод искусственного интеллекта), AI cloud (облако искусственного интеллекта), Это также означает, что в этом году сетевой бизнес принесет больше батальонных сборов. Nvidia подчеркнула, что компании готовы к следующей волне роста от блэкуэлла до Spectrum-X и NIM. Будущее Spectrum, как сетевая платформа AI ethernet, имеет небольшой стимул для роста в будущем, и nvidia считает, что она принесет миллиарды долларов прибыли в течение года. Ранее сообщалось, что Spectrum-X будет первым в линейке серверов, которые будут использованы в dell technology group, hei and technology и country. Кроме того, Spectrum-X также может управлять суперкомпьютером NVIDIA Israel-1. NIM будет поставляться как часть корпоративной платформы NVIDIA AI для производства в облаках или на местах. Микроуслуги типа контейнера, NVIDIA NIM, могут позволить традиционным предприятиям использовать свои собственные данные непосредственно для размещания специализированных промышленных моделей, что бесспорно является популярным в настоящее время. Преимущество nvidia также состоит в создании собственной архитектуры системы: «мы можем создать нечто с очень большим доменным полем NVLink, которое имеет решающее значение для рассуждений следующего поколения крупных языковых моделей. Таким образом, вы можете видеть GB200 с 72 узлами NVLink. Это как 72 Blackwells, подключенных к гигантскому GPU. Поэтому для этого нам нужна Грейс блэкуэллс.” Nvidia заявила об этом на финансовом собрании. Nvidia утверждает, что сочетание процессора Грейс, графического процессора блэкуелла, NVLink, Quantum, Spectrum, гибрида и коммутатора, высокоскоростной связи, а также изобилие программного обеспечения и экосистемы партнеров позволяет нам расширяться, И предлагает более богатые и полные решения для заводов искусственного интеллекта, чем предыдущие поколения.

FBM216

Согласно информации от 24 мая на конференции разработчиков ввод/выдвижения google настаивала на Том, чтобы прикладные магазины Play увеличили предел прикладных цен до 1000 долларов США. Первоначально предельный предел был установлен на 200 долларов, а к концу 2015 года был увеличен до 400 долларов, и сегодня он вырос на 150%. Благодаря быстрому развитию системы андроидов, прикладные магазины google Play успешно открыли мировой рынок с несколькими миллиардами активных устройств в месяц, покрывающих различные виды интеллектуального оборудования. В целях поощрения пользователей к приобретению дорогостоящих приложений, google представила новые услуги для оплаты платежей в рассрочку на I/O генеральной ассамблее, с тем чтобы разработчики могли предоставить пользователям долгосрочный выбор подписки. Согласно google, этот шаг увеличил регистрацию подписки на 8%, а расходы пользователей на 4%.