预挖矿与去中心化:Fractal给我们带来的思考
当前比特币脚本的执行模式是线性的,缺乏循环和基本的算术运算,限制了其表达能力。比特币脚本无法直接访问交易中的某些数据,限制了智能合约的复杂性。OP_CAT可以通过拼接数据、实现简单的算术运算等方式,增强比特币脚本的表达能力,使得比特币能够支持更复杂的智能合约。比如保险柜合约、默克尔树验证、树型签名等。通过OP_...
漫谈苹果AI布局:为什么苹果不买英伟达的显卡
今年6月份的WWDC开发者大会上,苹果也基本确认了构建自有数据中心栈。外媒当时解读,苹果的AI服务器会采用自家芯片和操作系统。不过苹果并没有说用了什么样的芯片、什么样的操作系统。苹果在技术宣传上一向模糊,当时只提到PrivateCloudCompute(私有云计算)的AI特性。这一云上环境据说能更好地跑AI模型——苹果将其...
...智在终端AI应用背后,大家都在聚焦哪些研究?底层技术驱动AI创新
比如,高通AI引擎Direct框架基于高通HexagonNPU的硬件架构和内存层级进行运算排序,在提高性能的同时,可以最大程度减少内存溢出。硬件加速终端侧的AI加速,离不开硬件的支持。在硬件方面,高通AI引擎采用异构计算架构,包括HexagonNPU、高通AdrenoGPU、高通KryoCPU或高通OryonCPU。其中,HexagonNPU在今天已经成为高...
特斯拉FSD重大更新V12到底有何不同?
双方都在感知层面上通过BEV+Transformer架构实现了神经网络的基本运算,但在下游的规划和控制方面,仍主要依赖于传统的规则算法。即使是特斯拉的FSDV11,也包含了大约30万行C++控制代码。然而,随着FSDV12的推出,这一局面得到了扭转。通过实现端到端的自动驾驶技术,特斯拉成功地拉开了与中国车企的代际差距。FSD的每次...
深度评测国产RISC-V MCU:有这些优缺点_腾讯新闻
3.协议栈初始化/*initmodbusstack*/uint8_tctx_send_buf[AGILE_MODBUS_MAX_ADU_LENGTH];uint8_tctx_read_buf[AGILE_MODBUS_MAX_ADU_LENGTH];agile_modbus_rtu_tctx_rtu;agile_modbus_t*ctx=&ctx_rtu._ctx;agile_modbus_rtu_init(&ctx_rtu,ctx_send_buf,sizeof(ctx_send_buf),ctx...
车企对『灵魂自由』的焦虑,可以靠自研中间件来治愈?
9.支持跨域协同:即把传统IT行业里用于云计算的那一套技术栈和解决方案都搬到车里面,用一套通用的计算框架在底盘域、自动驾驶域、座舱域之间做一些跨域的数据采集与调动,以及通用计算,以方便跨域协同(www.e993.com)2024年9月25日。中国车企推出新车型的速度很快,且车型的迭代速度也很快,而每个车型的车内通信矩阵和元器件、执行应用能力都不一样...
万物岛:一文梳理比特币二层网络的基础知识体系
像Ordinals这样的中心化索引结构,或某些功能节点的索引器都是中心化结构的,它们也是一种二层建设思路。但这种建设思路会比较少的被认可,因为二层过于中心化,对一层网络的扩展非常有限。这种中心化结构的二层建设,其各种区块链的基础特性都要依赖于一层网络,二层只作为一些简单的计算和统计功能,二层有时像是一种...
中国工程院院士孙凝晖谈AI:拼算法还是拼新型基础设施?中国如何...
其中,布尔代数用来描述程序和硬件如CPU的底层逻辑;图灵机是一种通用的计算模型,将复杂任务转化为自动计算、不需人工干预的自动化过程;冯诺依曼体系结构提出了构造计算机的三个基本原则:采用二进制逻辑、程序存储执行、以及计算机由运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备这五个基本单元组成;晶体管是构成基本的...
澜起科技2023年年度董事会经营评述
MRCD用来缓冲来自内存控制器的地址、命令、时钟、控制信号。MRDIMM的特点和优势在于:1、使用的是常规的DRAM颗粒;2、与现有DDR5生态系统有良好的适配性;3、可以大幅提升内存模组的带宽。从下游应用来看,预计MRDIMM在高性能计算、AI等对内存带宽敏感的应用领域,将有较大的需求。随着MRDIMM未来渗透率的提升,将带动MR...
存内计算芯片:What?When?Where?|基元|算法|存储器|数据流|寄存器|...
Livia[13]还研究了修改CPU中的高速缓冲存储器,以尽量减少不规则数据访问的整体数据搬运。它提出了一种系统架构,可在存储器层次结构的不同位置动态调度任务和数据。相比之下,我们的重点是关注高度规则的工作负载(GEMM),并确定CiM基本计算单元提供的并行性是否能与高速缓存层次结构提供的局部性优势相匹配。