12月2日,海信心意手机T50正式发布上市,售价仅为1599元。采用紫光展锐虎贲T7510 5G芯片,12nm 制程,集成 4 个 2.0GHz A75 及 4 个 1.8GHz A55 核心,搭载工作频率为 800MHz 的IMG PowerVR GM 9446 图形处理器。
人工智能(AI)和机器学习(ML)不仅提供了与早期技术进步相同的漏洞和错误配置机会,也有其独特的风险。随着企业开始进行以人工智能为动力的数字化转型,这些风险可能会变得更大。
HSR(Hidden Surface Removal)技术的概念和原理其实真的非常简单,没有多深奥。介绍HSR之前先简述一下EarlyZ。EarlyZ优化已经是现代GPU的标准流程了,简单来说就是当不透明的图元从Rasterize阶段开始逐像素进行处理时,首先进行Depth Read & Test,通过后直接Write,后续再执行该像素上的PS程序,否则就可以停下来休息等待下一个要处理的像素了。
对半导体行业人来说,每年的 ICCAD 像是一场行业年终聚会,大家共同回顾过去一年的发展,展望未来集成电路的走势。2020年ICCAD(中国集成电路设计2020年会) 将于12月10-11日在重庆举办,Imagination 也准备了不少惊喜,期待与大家探讨交流。
机器学习如今已经成为一种众所周知的创新技术。一项研究发现,人们目前使用的设备中有77%正在使用机器学习(ML)技术。通过采用亚马逊Alexa、Google Home、Netflix等智能设备,人工智能服务正在为组织提供行业领先的创新解决方案。
屏幕后处理,通常指的是在渲染完整个场景得到屏幕图像后,再对这个图像进行一系列的操作,实现各种屏幕特效。可以为游戏画面添加更多的艺术效果,例如景深、运动模糊等。
这四种技术本质上都是解决传统渲染管线中的同一个问题——过度绘制(OverDraw) 。一个经典的渲染管线通常会依次经历顶点阶段、光栅化、片元阶段和逐像素处理。其中片元阶段会进行复杂的光照计算,是整个管线的性能瓶颈。而在逐像素阶段会对计算出来的片元值进行各种测试以判断这个片元会不会最终显示到屏幕上。
12月1日,在智东西主办的“GTIC 2020 AI芯片创新峰会”上,Imagination副总裁、中国区总经理刘国军表示,Imagination领先的技术能力和创新的IP产品可以助力从云到端的AI应用加速落地。
为什么只有PowerVR的GPU称其渲染架构为TBDR呢?其他的移动GPU也是Tile-Based也有Defer,怎么就只能叫做TBR呢?原因在于PowerVR的渲染架构中还多了一步Rasterize到PS的延迟,PowerVR为处理这一步延迟的组件起名叫HSR(Hidden Surface Removal)并申请了专利。
Imagination Technologies宣布任命Tim Whitfield为公司COE(首席工程师),负责公司的大部分技术工程工作。Whitfield 从 Arm 加入 Imagination,在Arm曾经担任战略副总裁,并在20年职业生涯中担任过一系列管理职务。
智能手机经过多年发展,硬件趋同,各大厂商都在通过软件差异化实现对细分领域的占领,其中老人&孩子智能手机市场尚未完全发掘,很多人认为随意购置一台智能手机让老人&孩子使用不就成了?非也,孩子需要家长的引导与监督,老人需要家人的陪伴与提醒。而搭载“亲情守护”的海信手机F50+就是这样一部能满足老人&孩子使用的一部手机。
在图像处理中,锯齿一直是一个大问题,因此图像中的抗锯齿(Anti_aliaing,简称AA),也被称为边缘柔化、消除混叠、抗图像折叠有损等。AA主要是处理图像有锯齿的边缘,使其图像更清晰清晰。
在为你的产品开发最适合的机器视觉系统时,需要考虑很多因素,首先要考虑的是应用程序所需的颜色精度和差异程度。在某些应用中,机器视觉相机必须区分检测到的颜色和目标值之间的距离。在这一领域,高精度机器视觉用户需要比能够接受较低精度和差异化水平的用户更先进的相机。
不久前,全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner发布企业机构在2021年需要深挖的重要战略科技趋势。分析师们在举行的Gartner IT Symposium/Xpo大会美洲站虚拟会议上展示了自己的发现。
说L5什么时候到来,可以很快,也可以很慢,关键就是L3什么时候到来,当L3到来,L5的到来可能就非常快了,而L3可能会经历非常长的时间,为什么?因为本质上L3的一个点在更大范围内达到“eyes off”的水准。这将引发包括技术,安全性,道德,法律,国家安全等多个维度共同的阻力点,哪怕其中一个没有打破,对L3的推进都是非常有影响的。
支持AI人工智能和ML机器学习部署的数据中心依靠基于图形处理单元(GPU)的服务器为其计算密集型架构提供支持。到2024年,在多个行业中,GPU使用量的增长将使GPU服务器的复合年增长率超过31%。这意味着将有更多的系统架构师承担承担相应的职责,以确保GPU系统具有最高的性能和成本效益。





