AI

存储系统的性能各异，受多种因素影响。在这篇博客文章中，我们将探讨影响存储系统在AI领域的表现的几大因素

探讨了人工智能（AI）的普及给嵌入式设计人员带来的新挑战。在创建“边缘机器学习（ML）”应用时，设计人员必须确保其能有效运行，同时最大限度地降低处理器和存储开销

三星轻薄型LPDDR5X DRAM的封装厚度仅0.65mm，散热控制能力更强，适合端侧AI在移动端的应用。

“AI一天，人间一年”，一句市场流行语完美阐释了如今AI大模型的高速发展和广泛应用。

机器视觉白皮书将全面介绍机器视觉系统及市场，本文为第一部分，将重点介绍系统用途、市场趋势、系统实现。

了解各行各业如何使用瑞萨电子的RZ/V系列嵌入式AI处理器在边缘有效地利用AI，在收集数据的地方进行本地处理数据，而不是依赖云服务器

具备行业领先的温控性能，全新650V和1200V碳化硅MOSFETs可低温运行和快速开关，为AI数据中心提升三倍功率并加速电动汽车充电

广和通发布基于高通® QCM6490和QCS8550处理器的端侧AI解决方案，以高性能、高算力推动移动机器人、工业机器视觉、智慧零售、自动驾驶等领域智能化。

日月光powerSiP™平台可实现垂直整合的多级电压调节模块（VRM）以提高系统效率并降低功耗，与传统并排配置相比面积能缩小25%

该款 128GB DDR5 RDIMM 内存采用美光行业领先的 1β（1-beta） 制程技术，相较于采用 3DS 硅通孔（TSV）技术的竞品，容量密度提升 45% 以上，能效提升高达 22%，延迟降低高达 16%。