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模型訓(xùn)練 關(guān)鍵字列表
智能駕駛的2025疑云：如何從單車智能走向車路云？

智能駕駛的2025疑云：如何從單車智能走向車路云？

今年的智能駕駛?cè)τ瓉砹藦摹翱捎谩钡健昂糜谩薄ⅰ皭塾谩鞭D(zhuǎn)向。自特斯拉2020年對(duì)自動(dòng)駕駛算法進(jìn)行史詩(shī)級(jí)重構(gòu)并引入BEV+Transfomer 架構(gòu)開始，車圈就開啟了對(duì)于端到端“類人”技術(shù)的追逐，不論是國(guó)內(nèi)的蔚小理，還是國(guó)外的豐田等巨頭車企亦紛紛入局。

英偉達(dá)CEO黃仁勛：從硬件到軟件，再到應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)，都將圍繞深度學(xué)習(xí)進(jìn)行重新構(gòu)建

英偉達(dá)CEO黃仁勛：從硬件到軟件，再到應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)，都將圍繞深度學(xué)習(xí)進(jìn)行重新構(gòu)建

英偉達(dá)在過去30年的旅程中，一直致力于加速一個(gè)又一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。從計(jì)算機(jī)圖形學(xué)開始，英偉達(dá)的計(jì)算架構(gòu)已經(jīng)擴(kuò)展到了多個(gè)行業(yè)，包括半導(dǎo)體制造、計(jì)算光刻、仿真、CAE、5G無(wú)線電等，這種加速計(jì)算的普及，使得英偉達(dá)的技術(shù)幾乎覆蓋了每一個(gè)重要的行業(yè)。

走進(jìn)芯時(shí)代：AI算力GPU芯片分析

盡管AI芯片種類繁多，GPU因其適應(yīng)性和強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，仍是AI模型訓(xùn)練的主流硬件。英偉達(dá)在GPU領(lǐng)域的技術(shù)積累和生態(tài)建設(shè)使其處于領(lǐng)先地位，而國(guó)內(nèi)GPU廠商雖在追趕，但仍存在差距。AI應(yīng)用向云、邊、端全維度發(fā)展，模型小型化技術(shù)成熟，數(shù)據(jù)傳輸需求增加，Chiplet技術(shù)降低設(shè)計(jì)復(fù)雜度和成本。