大大通文章

• 輕松上手邊緣AI：MemryX MX3+結合Orange Pi 5 Plus的C/C++實戰指南2025-05-23 20:18

  

  在 AI 和邊緣計算快速發展的時代，MemryX MX3+ 加速卡憑借其 20 TOPS 的強大性能和低功耗（5 TFLOPS/W），成為邊緣智能應用的理想選擇。結合 Orange Pi 5 Plus（Rockchip RK3588），用戶可輕松搭建高效的 AI 平臺。

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• 直播預告 | @5/29 國產“芯“ 慷智 Serdes 智能駕艙 、 智能駕駛應用分享2025-05-20 16:51

  

  隨著車載智能駕艙&智能駕駛應用普及，對于車載高速視頻以及音頻傳輸提出了更高的要求，車規級SERDES產品作為傳輸的核心組件，將面臨功能安全、可靠性等要求。5月29日上午10:00，大聯大品佳集團將攜手慷智做客大大通直播間，與大家共同探討國產SERDES解決方案，如何助力汽車電子產業的發展，提供高性能、高可靠的國產替代方案。

  國產芯片 智能駕艙 智能駕駛 1151瀏覽量

• 基于ST Stellar-E1應用于22KW OBC三相圖騰柱PFC的SVPWM控制詳解2025-05-14 17:06

  

  ST Stellar-E1 MCU 在 22KW OBC 的三相圖騰柱 PFC 中展現強大性能。通過 SARADC 和 HRTIM 資源，精準實現 PFC 功率級回路控制。電流與電壓采樣信號（IA、IB、IC 和 Vbus）用于交流與直流回路控制，三相交流電壓信號（EA、EB、EC）則支持電角度計算。6 通道 PWM 信號驅動三相橋路，具備中心對齊與死區時間

  OBC ST 三相PFC 圖騰柱電路 意法半導體 2493瀏覽量

• 直播預告 | @5/22 以英飛凌安全芯片為基礎，打造可信任的 AI 應用架構2025-05-09 16:33

  

  AI技術快速發展，但數據隱私與系統安全成為企業面臨的重大挑戰。如何確保數據安全、算法可信與設備完整性，是邁向AI化的關鍵。大聯大品佳集團攜手英飛凌專家，將于2025年5月22日舉辦在線研討會，深入解析以安全芯片為核心的AI信任架構。內容涵蓋AI資安趨勢、硬件安全策略、數據加密應用及實際案例分享。 無論您是技術開發者、IT管理者還是企業決策者，這場直播將助您搶

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• 打造AI工控新高度：基于此芯P1的EVB設計方案2025-05-08 16:33

  

  此芯P1的EVB設計方案以其強大的算力、豐富的接口和低功耗特性，為AI工控、邊緣計算等領域提供了全新的解決方案。如果您正在尋找一款高性能、靈活適配的計算平臺，此芯P1無疑是您的不二之選。

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• STM32N6570-DK：邊緣人工智能開發的全能探索板2025-04-30 18:33

  

  STM32N6570-DKDiscovery套件是一款專為邊緣人工智能開發設計的完整演示和開發平臺，基于ArmCortex-M55內核的STM32N657X0H3Q微控制器。該套件集成了豐富的硬件功能，旨在幫助用戶快速評估和開發多種應用場景。硬件亮點：STM32N6570-DK套件配備了多種外設，包括USBType-C、Octo-SPI閃存、Hexadeca

  AI ST 人工智能 連接器 526瀏覽量

• 權威專家云集深圳，2025大聯大工業巡演，@5/14與您一起引領未來！2025-04-25 16:35

  

  全球領先半導體元器件分銷商大聯大攜手中國工控網，重磅打造「新質工業·引領未來」主題峰會，將于2025年5月14日在深圳博林天瑞喜來登酒店3樓博林宴會廳盛大啟幕！本次峰會將通過主、分論壇的戰略洞察與技術深度探討，全景展現新質工業的技術演進軌跡。聚焦工業行業產品技術和應用方案，權威專家將深度解讀政策導向，并對當下市場趨勢進行精準剖析。同時，圍繞工業自動化、電力與

  工業控制 工業自動化 電力能源 電機控制 電機驅動 526瀏覽量

• Synaptics發布高性能AI MCU，推動邊緣計算新突破2025-04-22 14:49

  

  新突思科技發布SR系列高性能自適應微控制器（MCU），基于Astra™原生AI平臺，專為邊緣AI情境感知設計。該系列支持三種功耗模式（性能、超低功耗、持續運行），搭載Arm Cortex-M55內核與Ethos-U55神經處理單元，適配多模態計算需求。SR系列具備流式視覺、音頻處理及多攝像頭接口，廣泛應用于安防攝像頭、智能家電、POS機等設備，顯著降低系統成

  AI MPU Synaptics 算力 429瀏覽量

• MemryX 推出浮點運算 AI 芯片，引領精準運算新時代2025-04-21 16:33

  

  點擊藍字關注我們一、概述近年來，隨著半導體制程的進步，硬件計算能力和數據量都有了飛躍性的提升，使得計算機視覺(ComputerVision)領域迎來了全新的發展階段。過去，圖像處理大多依賴像素級別的逐一運算，而現在，通過大數據(BigData)的支撐以及深度學習(DeepLearning)隨著AI模型的成熟，它能夠通過固定的學習模式從海量數據中快速創造出各種

  AI芯片 NPU 深度學習 496瀏覽量

• 如何高效訓練AI模型？這些常用工具你必須知道！2025-04-17 16:43

  

  大模型的發展同樣面臨瓶頸，訓練所需的硬件資源日益增加，比如英偉達的芯片、電力等（這也可能是ChatGPT5遲遲沒有出來的原因）。業界有觀點認為，在大多數情況下，并不需要全能的大模型，而是更適合專注于特定領域的中小型模型。這類模型針對垂直領域，性價比更高，在特定場景下能以較低資源實現高準確率的專項任務。例如在邊緣計算領域，模型推理所需資源遠少于訓練時。隨著芯片

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