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arm 优化 图像处理
收录了 arm 优化 图像处理 频道下的 50 篇内容
Arm 推出 AI Portal：当 AI 应用从“模型可用”走向“平台可用”
这是一个面向开发者和智能体的统一入口，帮助其在 Arm 计算平台上发现、优化和部署 AI 软件，覆盖云、边缘和物理 AI 场景。
Armv9 终于来了，Arm 盯上了英特尔的“蛋糕”？
Arm 发布了下一代芯片架构 Armv9，距离上一代芯片架构 Armv8 的推出，已经有 10 年时间。
Arm 推出两款新型 AI 边缘计算芯片，在语音及视觉领域可将 ML 性能提升 480 倍
Arm在边缘计算领域又一进展。
Arm 推出业内首创的面向 GPU 的“神经技术”，为移动设备注入活力
搭载这项技术的设备预计将于2026年底上市，神经图形开发套件现已发布。
旷视天元深度学习框架 Beta 版的技术升级与生态建设
天元Beta版，来了。
高级自动扩展功能助力企业降低 70% 的 AWS 成本
下一代 Kubernetes 自动扩展技术与工具正在帮助组织节省大量的云基础设施成本。最近，Svetlana Burninova 使用 Karpenter 构建了一个多架构 EKS 集群，在提高性能的同时节省了 70% 的成本。
嵌入式深度学习框架研发与落地实践
本次分享介绍硬件面对的困难，落地应用层面的问题解决，以简单搜索App为案例全面讲解从汇编到顶层架构实现等。
Arm 神经技术与虚幻引擎 MegaLights 首登移动端，手游画质跨入电影时代
未来移动 GPU 的一个重要发展方向——从单纯提升图形算力，转向图形计算与神经计算协同工作。
异构计算系列（三）：Adlik 在深度学习异构计算上的实践
在模型应用上，需要使用深度神经网络的推理能力完成网络前向计算。
优 Tech 分享 | 多场景适配，TNN 如何优化模型部署的存储与计算？
在新基建大潮下，人工智能在社会发展中的角色越来越重要。技术开源构建了开放共进的生态环境，帮助行业应用加速落地，同时在解决行业实际问题时不断迭代，推动了人工智能技术普及。
网易有道开源 EMLL：高性能端侧机器学习计算库，大幅提高计算性能
EMLL 为加速端侧 AI 推理而设计，提供基于端侧处理器的高性能机器学习计算库，支持 fp32、fp16、int8 等数据类型
物理 AI 如何定义下一代平台革新？
物理 AI 是机器在现实世界中设计、部署与获得信任的全新篇章。
苹果对外招聘 RISC-V 工程师，或欲节省每年数百万美元的 ARM 专利费
苹果正在向更加自主可控的芯片研发道路迈进。
我们如何从 0 到 1 搭建了训练、部署机器学习模型的开源库 NeoML
与其他主流开源库相比，NeoML可以在所有设备上为预训练图像处理模型提供15%-20%的性能优化。
在边缘实现机器学习都需要什么？
边缘机器学习必备要素。
GCC 4.9 发布，完整支持 Go 1.2.1
GNU项目和GCC开发者近日发布了GCC 4.9。这是一个主要版本，提供了大量新功能。比如改进了LTO（链接时优化）、跨过程优化，支持在终端中显示带颜色的诊断信息，继续增加对C++1y的支持，标准库支持C++11的
工程之道，旷视 MegEngine 工业级模型量化能力的构建与实战
本文将简要介绍神经网络量化的原理，并与大家分享MegEngine量化方面的设计思路与实操教程。
华为发布业界首款 AI-Native 数据库，挑动了谁的神经？
华为又一重磅产品推出
苹果凌晨推出首款自研 5nm M1 芯片，160 亿晶体管、8 核 CPU、16GB 统一内存，香吗？
苹果最新自研芯片M1，到底有多强？
从业 20 年，计算机视觉老兵谈算法从研究到落地
对工程师来说，一个算法项目从建立到实用一般需要经历论文方法调研、数据采集、模型训练、算法优化和实用部署这些流程，但论文算法离实用还有比较大的距离，主要体现在效果无法覆盖广泛的场景，且效率很难满足落地要求等。
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