对于人工智能 (AI) 而言,任何单一硬件或计算组件都无法成为适合各类工作负载的万能解决方案。AI 贯穿从云端到边缘侧的整个现代计算领域,为了满足不同的 AI 用例和需求,一个可以灵活使用 CPU、GPU 和 NPU 等不同计算引擎的异构计算平台必不可少。依托于 Arm CPU 的性能、能效、普及性、易于编程性和灵活性
在某三甲医院的门诊中,汇集了来自各地的病患,医生们正在以最专业的能力和最快的速度进行会诊。期间,医生与患者的对话可以通过语音识别技术被录入到病例系统中,随后大模型 AI 推理技术辅助进行智能总结和诊断,医生们撰写病例的效率显著提高。AI 推理的应用不仅节省了时间,也保护了患者隐私;在法院、律所等业务场景中,律师通过大模
(导语)实用化 AI 算力又升上了一个新台阶。在人工智能的应用领域,出现了一些让人始料未及的趋势:很多传统企业开始选择在CPU平台上落地和优化AI应用。例如制造领域在高度精细且较为耗时的瑕疵检测环节,就导入了CPU及其他产品组合,来构建横跨“云-边-端”的AI 缺陷检测方案,代替传统的人工瑕疵检测方式。
再比如