Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Сейчас технологии искусственного интеллекта (ИИ) продвигаются во всех возможных сферах. И пусть этот термин уже давно вышел за рамки своего изначального значения, тенденций это не меняет. Как известно, на рынке присутствуют две однокристальных системы, оснащённых собственными блоками для работы с технологиями ИИ. Это Apple A11 Bionic и HiSilicon Kirin 970. Но обе они сторонним компаниям не отгружаются. Решить вопрос взялась ARM. Компания представила проект Trillium, объединяющий в себе группу программных решений и процессоров для обнаружения объектов (Object Detection, OD) и машинного обучения (Machine Learning, ML). Таким образом, с помощью Trillium британская компания рассчитывает наверстать отставание от других ведущих игроков индустрии, сосредоточенных на задачах ИИ, пишет The Verge. У ARM уже имеется опыт работы с ИИ. Ранее она выпускала для ARM v8.2 ISA-расширения, ускоряющие работу нейросетей, и GPU, оптимизированный для ML. Подобные новшества полезны, однако специализированный интеллектуальный чип ускоряет нейросети на порядок лучше, чем любой центральный процессор. Как объясняет ARM, улучшение ARM v8.2 и GPU было лишь первым шагом к разработке комплексных решений для ML. Собственно, полученный в ходе этих разработок опыт и стал основой Trillium. Архитектура ML-процессора оптимизирует управление памятью при выполнении нагрузок ML, минимизируя входящие и исходящие данные — ключевое условие для достижения высоких производительности и эффективности. Теоретическая ... читать далее.
