极术小姐姐 · 2022年08月03日

2022 极术通讯-基于安谋科技 “星辰” STAR-MC1的灵动MM32F2570开发板深度评测

导读:极术社区与E-learning平台联合推出极术通讯,引入行业媒体和技术社区、咨询机构优质内容,定期分享产业技术趋势与市场应用热点。

芯方向

PLUS-F5270开发板是2022年全国大学生物联网设计竞赛安谋科技与灵动微赛道参赛使用开发板,它搭载了基于安谋科技“星辰”STAR-MC1架构的灵动微MM32F5277E高性能芯片,集成了DSP和FPU,接口丰富,是一款典型的多功能实验用板。本文对PLUS-F5270开发板进行了详细评测。(来源:极术社区Arm爱好者专栏)

本文是对作者对Introducing the Confidential Compute Architecture的部分翻译和个人注解。文章主要介绍了Armv9 Realm Mangement Extension(RME,简称Realm)技术, Realm比机密虚拟机更加通用,既支持机密虚拟机形态,也支持机密OS形态。详细内容请阅读原文。(来源:极术社区平台安全架构(PSA)专栏)

本文推荐了一个YOLO系列的算法实现库YOLOU, 整个算法完全是以YOLOv5的框架进行,主要包括的目标检测算法有:YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv5-Lite、YOLOv6、YOLOv7、YOLOX以及YOLOX-Lite。同时为了方便算法的部署落地,这里所有的模型均可导出ONNX并直接进行TensorRT等推理框架的部署,项目已开源。(来源:极术社区嵌入式AI专栏)

为了考察边缘场景的应用需求,益企研究院选择了Dell PowerEdge T550和PowerEdge T150服务器进行了详细解析。同时,为了体现边缘场景的环境特点,我们联合战略合作伙伴,国家级实验室:中国泰尔实验室对它们进行严酷的环境测试。本文为Dell PowerEdge T550/T150服务器解读篇,分别从服务器体积,性能,接口等方面详细展开介绍。(来源:极术社区E企实验室专栏)

在上世纪80年代初,唱片公司可以通过CD(Compact Disc)向消费者市场发行数字音频,而在80年代后期出现的D1数字磁带则专用于录音室的专业应用。但压缩技术却颠倒了它们的出现顺序:压缩数字视频比压缩数字音频要早10年。与视频压缩中ITU-T(国际电信联盟电信标准化部门)这个非MPEG组织开发了视频编码标不同,音频压缩中MPEG占据主导地位。需要音频压缩用于数字音频广播标准的ITU-R(国际电信联盟无线通信部门)也倾向于依赖外部资源,其中就包括MPEG。本文详细介绍了这三十年的MPEG音频编码之路。(来源:极术社区LiveVideoStack专栏)

在ATC'22会议上,韩国的科学技术高级研究所KAIST的CAME Lab发表了一篇DirectCXL内存分解原型实现的文章,该文章提出了世界上第一个基于CXL的直接访问,高性能内存分解框架。CAMEL为大型存储系统提供世界上第一个CXL解决方案框架,可以在大数据应用程序(如机器学习,内存数据库和现实图形分析)中实现出色的性能。CAMEL的CXL解决方案为内存分解开辟了新的方向,并确保了直接访问和高性能的功能。本文对这篇文章进行了详细解读。(来源:极术社区FPGA 的逻辑专栏)

芯观察

“安全、便捷、高效、经济、绿色”是每个现代人对理想交通场景的期望。随着智能交通的深入发展,软基建成为核心驱动力。软件能力在决定城市数字交通发展的同时,也将为人们创造出更智能的出行环境。文章从智慧交通的练成,软件对智慧交通的定义及时间窗口三个方面来详细分析了智慧交通万亿市场的潜力。(来源:极术社区甲子光年看云计算专栏)

Robot Taxi技术路线,最大的问题主要是两点:一是系统运行的可靠性;二是高成本的压力。而近日百度宣布:无方向盘的第六代无人车Apollo RT6的成本已经降到25万元,仅为同业的1/10。围绕这个商业模式,未来无人车的价格能便宜一半。这个成本是如何压缩的?这么压缩靠谱吗?本文从这两个方面来展开了深入分析。(来源:极术社区汽车电子设计专栏)

在2022阿里云直播峰会上,多位直播产业领域技术专家与行业先行者,共同探讨超视频化时代视频直播技术的演进趋势与未来发展。会上,阿里云重磅发布了行业首个「视频直播技术最佳实践图谱」,将直播技术归纳总结为7点:云原生、高可靠、低延时、超高清、智能化、专业性及多场景,本文将对「视频直播技术最佳实践图谱」进行深度解读。(来源:极术社区阿里云视频云专栏)

因为看到了GPU从人工智能上找到的巨大机遇,广大深度学习关注者便开始探索DSA在人工智能应用上的落地尝试。但在历经过去多年的试水,不少从业人员会发现,AI在落地方面面临着比他们预想中更难、更多的挑战。在本文中,一个从2016年就开始做AI芯片的行业老兵李丰(化名)从一个行业深度参与者,分享了他对行业现状和未来的看法。(来源:极术社区半导体行业观察专栏)

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