边缘智能芯片设计
l 技术原理
该团队针对边缘智能（AlOT）芯片集成电路设计技术方向，开发在5G边缘端（基站）的下一代低功耗（<1W），高通量（>20fps）深度学习人工智能芯片。除了先进的3D储算融合架构，团队同时在算法上研发自动训练量化及张量压缩算法实现对静态（CNN）动态（RNN）数据具有检测，识别及分割功能的实时智能数据处理，最终可应用于消费类电子（手机，智慧城市，AR/VR，机器人等）实现边缘智能的落地。
上一个：三维集成
下一个：5G/6G未来通信芯片设计
该团队针对边缘智能（AlOT）芯片集成电路设计技术方向，开发在5G边缘端（基站）的下一代低功耗（<1W），高通量（>20fps）深度学习人工智能芯片。除了先进的3D储算融合架构，团队同时在算法上研发自动训练量化及张量压缩算法实现对静态（CNN）动态（RNN）数据具有检测，识别及分割功能的实时智能数据处理，最终可应用于消费类电子（手机，智慧城市，AR/VR，机器人等）实现边缘智能的落地。
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