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NVIDIA生成式AI推理平台将集成至谷歌云Vertex AI中;谷歌云成为首家提供NVIDIA L4 GPU实例的云服务商

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加利福尼亚州圣克拉拉 – GTC – 太平洋时间2023321NVIDIA今日宣布正与谷歌云合作,以帮助企业加速创建数量急剧增加的生成式AI应用。

谷歌云宣布从即日起提供 G2 虚拟机的非公开预览,成为首家提供NVIDIA L4 Tensor Core GPU的云服务商。此外,L4 GPU将在Vertex AI上提供优化支持,该平台现在支持构建、调整和部署大型生成式AI模型。

开发人员可以访问最先进的技术,帮助他们快速、经济地启动和运行新应用。L4 GPU是一款适用于几乎所有工作负载的通用GPU,具有更加强大的AI视频功能,可提供比CPU120倍的AI视频性能,同时能效提高了99%

NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示:生成式AI的大热激发了一轮公司转向云计算来支持自身业务模式的热潮。我们正在与谷歌云一起帮助他们以更容易的方式获取所需要的功能并创造出超凡的新工具和应用。

谷歌云系统和服务基础设施副总裁Amin Vahdat表示:生成式AI代表着一个新计算时代的到来,而这个时代正需要我们在谷歌云上提供的速度、可扩展性和可靠性。我们的客户已开始探索生成式AI的可能性,我们十分高兴能够将NVIDIA新的L4 GPU创新作为谷歌工作负载优化的Compute Engine产品组合的一部分供他们使用。

帮助实现新一代生成式AI 应用

谷歌云为各种提供生成式AI应用的企业机构提供基础设施,其中许多基础设施的设计初衷就是为了帮助专业人士更好、更快地完成工作。而快速的推理正是成功运行他们这些应用的关键。

生成式AI也在推动许多新应用的发展,帮助人们建立联系、获得乐趣。WOMBO提供的一款名为Dream 的应用程序是一款AI驱动的文字-数字艺术转换应用。该公司是谷歌云上NVIDIA L4推理平台的早期用户之一。

WOMBO首席执行官Ben-Zion Benkhin表示:“WOMBO借助最新的AI技术,使人们能够根据用户的提示,创造出沉浸式的数字艺术作品,让其仅凭一个想法就能创造出任何风格、高质量、逼真的艺术作品。NVIDIAL4推理平台将使我们能够为希望创造和分享独特艺术作品的用户提供更完善、更高效的图像生成体验。

Descript提供基于AI的编辑功能,创作者只需要点击几下就能删除填充词、添加标题并进行社交媒体内容剪辑。他们也可以使用Descript的生成式AI语音克隆功能,只需通过输入就能修复音频错误,甚至创建整个配音的音轨。

Descript首席执行官Andrew Mason表示:“Descript使用NVIDIA TensorRT来优化模型,加快了AI推理速度。用户能够替换视频背景并增强语音,从而无需进入录音室就能制作出堪比录音室品质的内容。

供应情况

NVIDIA L4 GPU现已在谷歌云上提供非公开预览,欢迎申请访问

观看黄仁勋在GTC主题演讲中与NVIDIA的生成式AI推理平台集成到谷歌云相关的内容。

关于 NVIDIA

自1993年成立以来,NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 一直是加速计算领域的先驱。NVIDIA 1999年发明的GPU驱动了PC游戏市场的增长,并重新定义了现代计算机图形,开启了现代AI时代,推动了元宇宙的创建。NVIDIA现在是一家全栈计算公司,其数据中心规模的产品正在重塑整个行业。更多信息,请访问 https://nvidianews.nvidia.com/

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作为NVIDIA AI Foundations的一部分,全新BioNeMo云服务加速生命科学研究、药物研发和蛋白质工程

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加利福尼亚州圣克拉拉 – GTC - 太平洋时间2023321NVIDIA今日推出一整套用于自定义AI基础模型的生成式AI云服务。这些服务将加速新蛋白质和治疗方法的创建以及基因组学、化学、生物学和分子动力学等领域的研究。

作为NVIDIA AI Foundations的一部分,用于AI模型训练和推理的全新BioNeMo™ 云服务产品能够加速药物研发过程中最耗时、费用最高的阶段。研究人员能够依靠它在自己的专有数据上对生成式AI应用进行微调,并可以直接通过网络浏览器或者全新云应用编程接口(API)运行AI模型推理,并轻松集成到现有应用中。

NVIDIA医疗业务副总裁Kimberly Powell表示:生成式AI的革命性力量为生命科学和制药行业开辟了巨大的前景。NVIDIA与该领域先锋企业的长期合作,推动了BioNeMo 云服务的发展。这项服务现在已经被当作一个AI药物研发实验室,它可提供预训练模型,并使用专有数据自定义服务于药物研发流程各阶段的模型。这能够帮助研究人员识别正确的靶向目标、设计分子和蛋白质并预测它们在人体内的相互作用,从而研发出最佳的候选药物。

早期用户——安进

世界领先的生物技术公司安进(Amgen)已经在使用这项服务推进其研发工作。

安进数字创新研究加速中心、生物治疗研发部执行总监Peter Grandsard表示:“BioNeMo大大加快了我们的生物制剂研发流程。凭借这项服务,我们可以在安进的专有数据上预训练用于分子生物的大型语言模型,使我们能够探索和研发出新一代药物中的治疗性蛋白质来帮助治疗患者。

生成式AI大幅加快药物研发流程

BioNeMo 云服务包含预训练AI模型,以帮助研究人员建立AI药物研发流程。该服务已被包括EvozyneInsilico Medicine在内的药物研发企业用于支持数据驱动的新候选治疗药物的设计。

生成式AI模型能够快速识别潜在的药物分子,在某些情况下可从零开始设计出化合物或基于蛋白质的治疗药物。这些模型在小分子、蛋白质、DNARNA序列的大型数据集上进行训练后,可以预测蛋白质的3D结构和分子与目标蛋白质对接的程度。

新的生成式AI模型在BioNeMo Service上提供早期访问

除了之前公布的MegaMolBART生成式化学模型、ESM1nv蛋白质语言模型和OpenFold蛋白质结构预测模型之外,BioNeMo现在又加入了6经过优化的全新开源模型,包括:

  • AlphaFold2DeepMind开发的一个深度学习模型,其能够将确定蛋白质结构所需的时间从几年缩短到几分钟甚至几秒,仅需要使用蛋白质的氨基酸序列。该模型已经被100多万研究人员使用。

  • DiffDock为了帮助研究人员了解药物分子如何与目标蛋白结合,该模型以高精度和高计算效率预测小分子的3D方位和锚定反应。

  • ESMFold这个蛋白质结构预测模型使用Meta AIESM2蛋白质语言模型,可以基于单个氨基酸序列来预测蛋白质的3D结构,而不需要类似序列的样本。

  • ESM2该蛋白质语言模型用于推理蛋白质的机器表示,对蛋白质结构预测、属性预测和分子对接等下游任务很有用处。

  • MoFlow用于分子优化和小分子生成,这个生成化学模型重新创建分子,提出潜在治疗药物的各种化学结构。

  • ProtGPT-2这个语言模型生成新的蛋白质序列,帮助研究人员设计具有独特结构、属性和功能的蛋白质。

BioNeMo 服务使用户可以通过一个浏览器界面轻松访问这些生成式AI模型,进行互动推理并实现蛋白质结构的可视化。研究人员将BioNeMoNVIDIA DGX Cloud上的超级计算资源组合后,就可以在使用NVIDIA Base Command™ 平台NVIDIA AI Enterprise软件套件的全托管软件服务上自定义他们的模型。

制药公司和初创企业利用BioNeMo优化AI工作流程

制药公司和药物研发初创企业正在使用BioNeMo并且多次取得显著的成果。

安进使用其专有的抗体专利数据对 BioNeMo ESM 模型架构进行了预训练和微调。该公司将在DGX Cloud上训练五个用于分子筛选和优化的自定义模型所需要的时间从三个月缩短到几周。

芝加哥生物技术公司兼NVIDIA初创加速计划成员Evozyne的研究人员与NVIDIA联合开发了一个基于 BioNeMo 的深度学习模型——Protein Transformer Variational AutoEncoder。这个生成式AI模型在Evozyne专有的蛋白质数据上进行了微调,研究人员用它可设计出性能明显高于自然界中的酶的合成变体。

NVIDIA 初创加速计划高级成员Insilico Medicine正在使用BioNeMo加速早期药物研发流程。该流程在过去需要花费四年多的时间,成本约5亿美元。Insilico使用了端到端的生成式AI,只用了三分之一的时间和十分之一的成本就能识别出一种临床前候选药物。该药物预计很快将进入二期患者临床试验阶段。

申请抢先体验BioNeMo

GTC上了解AI和医疗行业的最新进展,包括安进演讲者主持的三场分会、Evozyne演讲者主持的一场分会和DeepMind演讲者主持的另一场关于AlphaFold的分会。本届GTC将在线上举办并持续到323日(星期四)。在这里免费报名参加

观看NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋GTC主题演讲中关于BioNeMo Cloud Service的部分。

关于 NVIDIA

自1993年成立以来,NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 一直是加速计算领域的先驱。NVIDIA 1999年发明的GPU驱动了PC游戏市场的增长,并重新定义了现代计算机图形,开启了现代AI时代,推动了元宇宙的创建。NVIDIA现在是一家全栈计算公司,其数据中心规模的产品正在重塑整个行业。更多信息,请访问 https://nvidianews.nvidia.com/

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电信巨头AT&T采用NVIDIA AI来提高数据处理效率,优化服务车辆路线规划并创建数字孪生和虚拟形象

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加利福尼亚州圣克拉拉 – GTC – 太平洋时间2023321 - AT&TNVIDIA于今日宣布了一项合作,AT&T将通过使用NVIDIA 驱动的AI来处理数据、优化服务车队路线规划并创建用于员工支持与培训的数字虚拟形象,以持续转变运营方式和增强可持续性。

AT&T是首个探索使用全套NVIDIA AI平台的电信运营商。 这些产品包括使用NVIDIA AI Enterprise 软件套件来提升其数据处理能力,这一套件包含NVIDIA RAPIDS Accelerator for Apache Spark;通过NVIDIA cuOpt,实现实时车辆路线规划和优化;通过NVIDIA Omniverse Avatar Cloud EngineNVIDIA Tokkio,打造数字虚拟形象;以及通过NVIDIA Riva更好地利用对话式AI

AT&T首席数据官Andy Markus表示:为了在运营中实现净零排放,我们每天都在努力提供极为高效的全球网络。我们与NVIDIA一起推动了AI解决方案在我们业务中的应用,以此提升员工和客户的体验。

NVIDIA企业计算副总裁Manuvir Das表示:各个行业正在迎来一个新的时代,聊天机器人、推荐引擎和用于数据优化的加速库将有助于催生AI驱动的创新。此次合作将帮助AT&T更好地挖掘自身数据的价值,推动这家AI赋能的电信公司开发出新的服务和解决方案。

破解数据困境

AT&T承诺在2035年前实现碳中和,并为此制定了广泛的措施以提高运营效率。该公司所面临的一个主要挑战是如何在优化能耗的同时,提供能够高速传输数据的网络基础设施。

AT&T平均每天处理超过590 PB的数据,相当于约650万部4K电影,比美国国会图书馆所有馆藏内容数字化后的数据量多出8倍以上。

以减少能耗为目标的电信公司在实际运营中会面临着种种挑战。根据移动行业协会 GSMA的数据,无线接入网络(RAN)占到网络内部能耗的73%,而核心网服务、数据中心和运维分别占13%9%5%

为了在其AI和数据科学流程中充分利用节能型GPUAT&T首先采用NVIDIA RAPIDS Accelerator for Apache Spark。无论是训练AI模型、维护网络质量和优化,还是减少客户流失和提高欺诈检测率,此举都帮助提高了公司的运营效率。

在使用Spark-RAPIDS的数据和AI流程中,AT&T节省了约一半的云计算支出,提高了性能,同时能够减少碳足迹。

改进现场调度服务

AT&T拥有一支大型现场调度团队为客户提供服务,该公司目前正在测试NVIDIA cuOpt软件,希望以此加强自身的现场调度能力,来应对更复杂的技术人员路线规划和优化挑战。

路线规划需要进行数万亿次计算,才能将从交通和天气条件、到客户的计划变更或技术人员的技能水平等各种因素考虑在内,而任何一项复杂的工作都可能会导致行程的增加。

在早期试用阶段,cuOpt10秒内就提供了解决方案,而在x86 CPU上进行同样的计算需要花费1000秒。这使云成本降低了40%,并让技术人员每天能够完成更多的服务请求。NVIDIA cuOpt通过将NVIDIA RAPIDS与局部搜索启发式算法以及Tabu搜索等元启发式算法相结合,使AT&T能够运行近似近乎连续的调度优化软件。

通过高速网络提升客户满意度

为了提高公司15万多名员工生产力,AT&T正准备采用NVIDIA Omniverse ACENVIDIA Tokkio、云原生AI微服务、工作流以及应用框架, 使开发者能够轻松构建、定制和部署拥有视觉和感知能力、可进行智能交谈并提供建议的交互式虚拟形象,进而提升客户服务体验。

这家运营商还使用了NVIDIA Riva软件开发套件构建对话式AI,并且正在研究其他使用数字孪生和生成式AI的客户服务与运维用例。

AT&T发挥5G及其光纤网络的高速优势,以移动端每秒120帧和家庭端每秒240帧提供NVIDIA GeForce NOW云游戏服务。

关于 NVIDIA

自1993年成立以来,NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 一直是加速计算领域的先驱。NVIDIA 1999年发明的GPU驱动了PC游戏市场的增长,并重新定义了现代计算机图形,开启了现代AI时代,推动了元宇宙的创建。NVIDIA现在是一家全栈计算公司,其数据中心规模的产品正在重塑整个行业。更多信息,请访问 https://nvidianews.nvidia.com/

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3月20日,SEG Solar成功收购位于美国德克萨斯州休斯顿的工厂,用于建设光伏组件制造基地,建成后光伏组件年产能预计超过2GW。

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图为SEG Solar在美国德克萨斯州的光伏组件生产工厂

该工厂包括约145,000平方英尺的生产和仓库空间,以及16000平方英尺的办公区域。工厂将配备三条先进的生产线,用于生产使用N型TOPCON技术的182毫米或210毫米高效光伏组件。SEG计划从当地供应商为工厂生产的模块采购零部件。工厂预计2024年第一季度开始投产。

SEG在该工厂的总投资预计将达到6000多万美元,包含设备采购及设施改造。SEG将在2023年年底前将其全球总部搬迁到休斯顿,相应行政管理职能也将同步转移。工厂有望为当地带来500多个就业岗位。

SEG副总裁兼首席法务官Michael Eden表示:"SEG很高兴在德克萨斯州建立一个生产基地,期待以更多本土化生产服务美国市场。该工厂将有助于在美国为子孙后代维持低碳、以生态为中心的能源独立性。"

SEG成立于2016年,致力于在美国市场提供具有成本效益的可靠太阳能解决方案。到2024年底,SEG预计每年的光伏组件出货量将超过2GW。

原文链接:https://en.imsilkroad.com/p/333265.html

稿源:美通社

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近日,GPT-4的震撼发布点燃了产业对AI的想象力,微软把GPT-4模型装进Office套件推出的Microsoft 365 Copilot则让大众对内容生产力的革新有了更直观地认识,AIGC带来颠覆性变革的愿景正逐步迈向现实。在以生成式AI为代表的AI2.0时代,企业数字化转型步伐将加速迈进。

作为数字化转型的实践者和赋能者,软通动力近年来始终坚持以全栈式数字技术给客户创造价值,经过多年探索,已将AI技术应用到企业数字化转型智能管理、财务、智能制造多种业务场景。通过第一时间与微软合作接入GPT-4,软通动力打造iPSA Copilot,将面向多行业领域的数字化转型提供知识图谱服务。

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iPSA Copilot已发布内测版本,其具备聊天、问答以及文本生成、图片生成、自动文摘、语言翻译等功能。iPSA Copilot还通过fine-tune高阶功能,用软通动力自身数据对模型微调,训练出定制模型,为内部员工提供服务。这将是在数字化专业服务领域发挥GPT-4多模态能力的一次关键探索,软通动力希望通过深度结合AI能力,释放多年来在数字化服务领域的深厚积累,成为企业数字化转型的首选伙伴和首席顾问。

以在工业元宇宙方面的应用为例,通过接入iPSA Copilot,可以实现对任意空间场景的图像进行语义分割,自动生成建筑、室内、产线的场景模型,生产3D空间模型的数字资产,从而实现快速、高效、精准的企业元宇宙场景构建,助力智能制造高质量发展。

生成式AI赛道浪潮已起,但远未到达巅峰,软通动力将持续加大在AIGC领域的投入,iPSA Copilot会继续接入文心一言以及其他领先模型。随着完善程度逐步加深,iPSA Copilot将不断提升软通动力智能客服、工业元宇宙、业务智能化、数据智能等的服务能力,同时,结合iPSA Copilot、行业特性以及软通动力的服务优势,通过联合创新的方式,加速开拓在法律服务、财务服务、营销服务和客户服务方面的业务,助力企业降本增效,为客户提供数字化转型的新价值。

稿源:美通社

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全球车用半导体领导厂商英飞凌科技股份公司(FSE 代码:IFX / OTCQX 代码:IFNNY)与全球电源和能源管理领导厂商台达电子宣布将其长期合作范围由工业拓展至汽车应用。双方于今日签署一份长期合作备忘录,旨在持续深化双方的合作与创新,为飞速增长的电动汽车市场提供更高功率密度与能源效率的解决方案。这项协议涵盖高低压分立式功率元器件、模组以及微控制器等广泛的产品,主要聚焦于电动汽车动力系统包括:牵引逆变器、直流转换器以及车载充电器等应用。

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此外,双方也将针对电动汽车应用设立联合创新实验室,由两家公司共同管理。台达电子—英飞凌车用创新中心将座落于桃园平镇,预计将于 2023年下半年成立。

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英飞凌汽车电子事业部总裁 Peter Schiefer 表示:“英飞凌与台达拥有共同的目标,致力于开发高能效的节能解决方案,推动全球低碳化的进程。我们很高兴能将英飞凌全面的车用产品组合和应用知识与台达在整合与系统最适化方面的专业相结合,进一步提升电动汽车的能源效率。确保能源效率是当代汽车应用面临的重要课题,我们将携手为打造更好的能源效率而努力,共创电动汽车的未来。”

台达电动车方案事业群总经理唐修平表示:“英飞凌是台达电子值得信赖的合作伙伴,在过去的25年间,我们在工业领域的合作已经有了相当成功的经验,现在更将彼此的合作关系拓展至电动汽车领域。我们观察到电动汽车产业对于创新、清洁(clean)以及高能效解决方案的需求大幅增长。我们很高兴能与英飞凌一起通过各项产品及解决方案协助全球落实低碳交通转型,将电动汽车的发展带至崭新的高度。”

关于英飞凌

英飞凌科技股份公司是全球功率系统和物联网领域的半导体领导者。英飞凌以其产品和解决方案推动低碳化和数字化进程。该公司在全球拥有约56,200名员工,在2022财年(截至930日)的收入约为142亿欧元。英飞凌在法兰克福证券交易所上市(股票代码:IFX),在美国的OTCQX国际场外交易市场上市(股票代码:IFNNY)。

更多信息请访问www.infineon.com

更多新闻请登录英飞凌新闻中心https://www.infineon.com/cms/cn/about-infineon/press/press-releases/

英飞凌中国

英飞凌科技股份公司于1995年正式进入中国大陆市场。自199510月在无锡建立第一家企业以来,英飞凌的业务取得非常迅速的增长,在中国拥有约3,000多名员工,已经成为英飞凌全球业务发展的重要推动力。英飞凌在中国建立了涵盖研发、生产、销售、市场、技术支持等在内的完整的产业链,并在销售、技术研发、人才培养等方面与国内领先的企业、高等院校开展了深入的合作。

关于台达

台达成立于1971年,是全球电源管理及散热解决方案的领导者,在工业自动化、楼宇自动化、电信电源、数据中心基础设施、电动汽车充电、可再生能源、储能和显示等领域拥有蓬勃发展的智能节能系统和解决方案组合,以促进智能制造和可持续城市的发展。作为世界级的企业公民,台达在其使命宣言 "环保 节能 爱地球"的指导下,利用其在高效电力电子领域的核心竞争力和嵌入ESG的商业模式,解决关键的环境问题,如气候变化。台达通过分布在五大洲近200个地区的销售办事处、研发中心和生产设施为客户提供服务。

纵观其历史,台达因其商业成就、创新技术和对ESG的奉献而获得各种全球奖项和认可。自2011年以来,台达已连续12年入选道琼斯可持续发展指数之 “世界指数” 。于2022年在CDP全球环境信息研究中心的年度评比中荣获 “气候变化” 与 “水安全管理” 双 “A” 评级,并因其持续发展的可持续价值链而被评为供应链议合领导者。

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MATLAB Simulink 版本 2023a 还包括全新的与更新的模块集及工具箱,可简化航空航天、汽车和无线通信行业中基于模型的设计

MathWorks 今天发布了 MATLAB®Simulink® 产品系列版本 2023a(R2023a)。R2023a 推出了两款新产品和增强功能,支持工程师和研究人员开发、执行、管理、测试、验证其 MATLAB 代码工程,并生成相关文档。

MATLAB Test™ 使工程师和研究人员能够大规模开发、执行、测量和管理 MATLAB 代码的动态测试。该新产品通过分组、保存和运行自定义测试套件帮助各个机构组织和管理工程的测试和结果。工程师和研究人员可以使用行业标准的代码覆盖率度量来识别未经测试的代码路径,从而优化工作效率。这些度量包括条件、决策和修正条件/判定覆盖率(MC / DC)等。MATLAB Test 用户还可以使用该产品基于工程的质量控制板来创建代码质量指标的交互式图形摘要,以及代码分析、代码覆盖率、测试结果和需求的可点击细节,以通过直观的摘要提高代码就绪的可见性。

R2023a 还推出了新的 C2000 Microcontroller Blockset™,用于设计、仿真和实现 TI C2000™ 微控制器的应用。该模块集使工程师和研究人员能够对数字电力变换和电机控制应用进行建模。该产品还包括数字 IOADC ePWM 等外设模块,用于使用 C2000 电机控制单元(MCU)对工业和汽车应用中要求 ADC-PWM 同步的控制算法执行仿真。

R2023a 的新产品是为必须高效构建安全关键型系统的工程师和研究人员设计的,”MathWorks 产品营销总监大卫·里奇说。使用这些新产品和增强功能,我们的客户将体验到开发运营一体化工作流中质量和自动化程度的提高。

R2023a 还包括对流行的 MATLAB Simulink 工具的重要更新,包括:

-     Aerospace Blockset™ 提供 Simulink 参考示例和模块,用于建模、仿真以及分析高保真的航空器,旋翼航空器和航天器平台。该模块集包括飞行器动力学、已验证的飞行环境模型,以及针对飞行员行为、作动器动力学和动力系统的模块。

-     Communications Toolbox™ 提供多种算法和应用程序,可对通信系统进行分析、设计、端到端仿真和验证。工具箱提供的算法包括信道编码、调制、多输入多输出(MIMO)和正交频分复用(OFDM),使工程师和研究人员能够构建和仿真基于标准或自定义设计的无线通信系统的物理层模型。

-     Powertrain Blockset™ 为使用基于模型的设计的工程师和研究人员提供预置的汽车参考应用,来设计汽油、柴油、混合动力、燃料电池和电池电驱系统。该产品包括一个组件库,用于发动机、牵引电机、电池、变速器、轮胎、驾驶员模型以及组件和监督控制器。

-     Vehicle Dynamics Blockset™ 为乘用车、卡车和两轮车提供预置的汽车动力学参考应用。该模块集包括一个可用于动力系统、转向系统、悬架系统、车身、制动系统、轮胎、驾驶员模型以及组件和监督控制器的组件库。

如需了解 MATLAB Simulink 产品系列的所有新产品、增强功能和 Bug 修复,请访问 https://www.mathworks.com/products/new_products/latest_features.html

关于 MathWorks

MathWorks 是全球领先的数学计算软件开发商。来自该公司的 MATLAB 被称为“科学家和工程师的语言”,是一个集算法开发、数据分析、可视化和数值计算于一体的编程环境。Simulink 则是一个模块化建模环境,面向多域和嵌入式工程系统的仿真和基于模型的设计。这些产品服务于全球工程师和科学家,帮助他们加快步伐,在汽车、航空航天、通信、电子、工业自动化及其他各行各业更快地实现发明、创新和开发。MATLAB 和 Simulink 产品是全球众多顶级大学和学术机构的基本教研工具。MathWorks 创立于 1984 年,总部位于美国马萨诸塞州的内蒂克市(Natick, Massachusetts),在全球拥有34个分支机构,共有 6,000 多名员工。有关详细信息,请访问cn.mathworks.com

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2023年3月22日,致力于亚太地区市场的领先半导体元器件分销商---大联大控股宣布,其旗下诠鼎推出基于联咏科技(NOVATEK)NT98530芯片和思特威(SmartSens)图像传感器的安防监控方案。

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图示1-大联大诠鼎基于NOVATEK和思特威产品的安防监控方案的展示板图

安防设备在文明社会中扮演着至关重要的角色。传统的安防产品多用于单一影像监控领域,如家庭看护摄像头、交通监视器、远端视频会议等。而随着AI技术的加入,新一代安防技术正呈现高清化、网络化、智能化、多元化的发展趋势,并且监控功能和应用层面都得到了相应的扩展。针对这些趋势,大联大诠鼎基于NOVATEK NT98530芯片和思特威图像传感器推出了安防监控方案。

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图示2-大联大诠鼎基于NOVATEK和思特威产品的安防监控方案的场景应用图

NT98530是一款高度集成的SoC,具有高图像质量、低比特率、低功耗的特点,适用于8Mp60边缘计算IP摄像机应用。该SoC集成了ARM Quad Cortex A53 CPU内核、新一代ISP、H.265/H.264视频压缩编码器、DSP、高性能硬件DLA模块、图形引擎、双显示控制器、以太网GMAC、USB3.0和USB 2.0主机/设备、音频编解码器、RTC和SD/SDIO 3.0,可以为边缘计算IP摄像机解决方案提供高性价比。不仅如此,NT98530拥有先进的AI能力,可达2T运算力,可用来人脸识别分析。

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图示3-大联大诠鼎基于NOVATEK和思特威产品的安防监控方案的方块图

除此之外,图像传感器也是安防监控系统的重要组成器件,它决定了监控的清淅度、色彩饱合度、亮度调整及强光抑制能力,在此方案中大联大选用了在安防领域极具盛名的思特威旗下产品,如8M的SC850SL、5M的SC530AI/SC5239和2M的SC2336等,这些产品在星光夜视、HDR、近红外增益及影像低噪等方面都实现了较好的效果。

借助NOVATEK NT98530芯片加上思特威图像传感器的强大特性,再经软件优化调整后可实现高清晰度的图像效果,并结合AI人脸识别功能,可增强安全性,为多领域赋能。

核心技术优势

影像监控结合AI人脸识别,动作更加精确;

有高、中、低系列平台,符合市场不同需求;

Sensor+ISP的调校技术;

支持多种Sensor输入界面,包含MIPI-CSI/sub-LVDS /HiSPi/Parallel;

支持多种影像分辨率上至8Mp60;

支持多种影像输出界面,包含LCD Parallel/MIPI_DSI/HDMI/USB/Ethernet;

支持4路4M 影像拼接缝补。

方案规格:

芯片核心是Qual Cortex-A53;

AI运算力是2T;

电源输入是12V/1A;

系统OS是Linux;

结合Video Codec and Audio Codec。

如有任何疑问,请登陆【大大通】进行提问,超过七百位技术专家在线实时为您解答。欢迎关注大联大官方微博(@大联大)及大联大微信平台:(公众账号中搜索“大联大”或微信号wpg_holdings加关注)。

关于大联大控股:

大联大控股是全球第一、亚太区最大的半导体元器件分销商*,总部位于台(TSE:3702)旗下拥有世平品佳诠鼎友尚员工人数约5,000人,代理产品供货商超250家,全球80个分销据点,2021年营业额达278.1亿美金大联大开创产业控股平台,专注于国际化营运规模与在地化弹性,长期深耕亚太市场,以「产业首选.通路标杆」为愿景,全面推行「团队、诚信、专业、效能」之核心价值观,连续22年蝉联「优秀国际品牌分销商奖」肯定。面临新制造趋势,大联大致力转型成数据驱动(Data-Driven)企业,建置在线数字化平台─「大大网」,并倡导智能物流服务(LaaS, Logistics as a Service)模式,协助客户共同面对智能制造的挑战。大联大从善念出发、以科技建立信任,期望与产业「拉邦结派」共建大竞合之生态系,并以「专注客户、科技赋能、协同生态、共创时代」十六字心法,积极推动数字化转型。 (*市场排名依Gartner 2022年03月公布数据)

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NVIDIAQuantum Machines发布首个结合GPU与量子计算的系统——DGX Quantum,采用全新开源CUDA Quantum软件平台

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加利福尼亚州圣克拉拉 – GTC – 太平洋时间2023321NVIDIA于今日宣布与Quantum Machines合作打造了一个新系统,它为高性能、低延迟量子经典混合计算领域的研究人员提供了一个革命性的新架构。

全球首个GPU加速的量子计算系统——NVIDIA DGX Quantum结合了由NVIDIA Grace Hopper超级芯片CUDA Quantum开源编程模型构建的全球最强加速计算平台,以及与由Quantum Machines构建的全球最先进的量子控制平台OPX

该组合使研究人员能够构建将量子计算与先进的经典计算相结合的超强应用,进而推动校准、控制、量子纠错和混合算法的发展。

NVIDIA 高性能计算和量子计总监Tim Costa表示:量子加速的超级计算有望重塑科学和工业,并服务于人类生活的方方面面。NVIDIA DGX Quantum将帮助研究人员在量子-经典计算领域突破界限。

DGX Quantum 特有的是一个通过PCIe连接到Quantum Machines OPX+NVIDIA Grace Hopper系统,它能够使GPU量子处理器QPU)之间的延迟降低到亚微秒级。

Quantum Machines联合创始人兼首席执行官Itamar Sivan表示:我们正在迈向一个新的量子计算时代,越来越多的研究人员将比以往更容易使用量子计算。我们与NVIDIADGX Quantum系统方面的合作将助力新一代创新者去解决一些全球所面临的最重大挑战。

Grace Hopper集成了高性能的NVIDIA Hopper 架构 GPU NVIDIA 新推出的Grace CPU,能够大幅提升超大型AIHPC应用的性能。对于运行TB级数据的应用,它能够实现高达10倍的性能提升, 为解决那些世界上最复杂难题的量子经典计算研究人员提供前所未有的帮助。

OPX+是一个通用的量子控制系统,它将实时经典计算引擎加入到量子控制堆栈的核心,从而最大程度地提高QPU的性能,并为量子算法开辟了新的可能性。从几个量子比特的QPU到一个量子加速的超级计算机,Grace HopperOPX+系统均可根据系统大小进行扩展。

DGX Quantum还为开发者提供 NVIDIA CUDA Quantum,这一强大的一体化软件堆栈现已开源。CUDA Quantum是一个混合量子经典计算平台,能够在一个系统中实现QPUGPUCPU的集成和编程。

NVIDIA发布了一批将CUDA Quantum集成到其平台的新的合作伙伴,包括量子硬件公司Anyon SystemsAtom ComputingIonQORCA ComputingOxford Quantum CircuitsQuEra;量子软件公司AgnostiqQMware;以及几家超算中心——日本国家高级产业科学技术研究院、IT Center for ScienceCSC)和美国国家超级计算应用中心(NCSA)。

欢迎观看NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在GTC主题演讲中介绍有关NVIDIA DGX QuantumCUDA Quantum的信息。

关于 NVIDIA

自1993年成立以来,NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 一直是加速计算领域的先驱。NVIDIA 1999年发明的GPU驱动了PC游戏市场的增长,并重新定义了现代计算机图形,开启了现代AI时代,推动了元宇宙的创建。NVIDIA现在是一家全栈计算公司,其数据中心规模的产品正在重塑整个行业。更多信息,请访问 https://nvidianews.nvidia.com/

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新增功能是LambdaTest不断进行的改进工作中的新成果,旨在使其客户获得极为顺畅的数字化体验测试

智能全渠道数字化体验测试云平台LambdaTest宣布,已在其Selenium测试云产品中增加了人工智能(AI)支持的高级测试智能功能。借助这一新功能,LambdaTest现在使企业能够更深入地了解其测试执行过程,并帮助他们更好地简化质量保证过程。

LambdaTest一直在努力增强其Selenium自动化测试云,而测试智能功能便是其新增功能。上个季度,LambdaTest增加了一些功能,如支持所有Selenium 4版本,包括对BiDi协议的支持;增强了测试执行低延迟实时流,以加快测试反馈;以及按标签对测试进行分组,以改善可管理性。

LambdaTest还于上月增加了Selenium追踪功能,使用户能够将每个命令流和每个测试错误及其遥测数据可视化。所有这些功能相结合,使用户能够更深入地了解其应用的健康状况,简化测试流程,并改善测试结果。

LambdaTest联合创始人兼产品负责人Mayank Bhola表示:“我们一直在努力赋能数字化转型团队,使他们能够改善测试结果,并向其最终客户提供更高质量的数字化体验。在现有的一流Selenium自动化云中添加AI支持的集成式测试智能产品,是我们朝着这一方向迈出的又一步。凭借先进的测试智能功能,我们正在帮助客户更全面地查看其测试情况,使他们能够更快地发现问题,并优化测试流程。我们致力于为客户提供所需的工具和能力,让他们能以更高的效率执行测试。依托这些新功能,客户如今能够深入洞察其发布版的质量,这将帮助他们更快地做出明智的决策。”

为支持Selenium和WebDriver社区,LambdaTest将作为Selenium级赞助商,参加即将于3月28日至30日在芝加哥举行的2023年Selenium大会(Selenium Conference 2023)。

LambdaTest还宣布面向企业推出数字化体验测试云。该产品将带来一流的全方位测试执行与编排平台,结合富有洞察力的测试分析和可定制部署选项——公有云、单一租户或内部部署,使企业能够加速数字化转型。

此外,微软董事长兼首席执行官Satya Nadella最近在班加罗尔举行的2023年微软未来就绪技术峰会(Microsoft Future Ready Technology Summit)上发表了主题演讲。他表示:“LambdaTest对于测试自动化的作用类似Kubernetes对于容器编排的作用。LambdaTest能够围绕测试自动化创造更高水平的效率,使人们能够真正专注于测试而非测试编排。”

如需了解更多详情,请访问:https://www.lambdatest.com/selenium-automation

关于LambdaTest

LambdaTest是一个智能化的统一数字化体验测试云平台,通过加快测试执行速度,帮助企业大幅缩短产品上市时间,确保发布质量,并加速数字化转型。130多个国家的1万多家企业客户和200多万用户依托LambdaTest来满足其测试需求。

持续测试云
LambdaTest的持续测试云使企业能够快速地测试和部署其Web和移动应用的变化,速度提升高达70%,有助于加速开发过程,并缩短产品上市时间。

跨浏览器测试云
我们的跨浏览器测试云使用户能够在各种浏览器、操作系统和设备上测试其网站和Web应用。借助实时测试、响应式设计测试和调试工具等功能,它使开发人员能够确保其网站和Web应用与不同的浏览器兼容,从而提供顺畅的用户体验。

实际设备云
借助实际设备云,测试人员/开发人员可在其移动应用上线之前及早发现漏洞。借助LambdaTest的实际设备测试云,团队可在其应用发布到生产环境之前测试未处理的错误、用户界面/用户体验(UI/UX)、性能和功能。这些团队还可在极为广泛的移动和OTT设备(iOS、Android、iPad、Amazon Fire TV、Roku TV和Apple TV)上进行测试。

AI支持的视觉回归云
确保应用的布局、设计和功能持续保持一致,对于提供视觉上毫无瑕疵的数字化体验至关重要。LambdaTest的视觉回归云确保了企业的Web应用的视觉外观和功能保持一致且无差错,从而最终能改善数字化体验和提高业务绩效。在向客户发布应用之前,团队可及早发现视觉UI漏洞。测试人员/开发人员可在3,000多种浏览器和实际设备的组合中运行自动化的视觉回归测试,以识别视觉偏差。

AI支持的集成式测试智能
测试执行洞察对于数字化转型至关重要,因为它们能够为企业提供对发布质量和趋势的更深刻见解。通过分析测试执行数据,LambdaTest的集成式测试智能(Integrated Test Intelligence)为企业提供了对模式和趋势的洞察力,使企业能够针对未来开发做出明智的决定,并提高应用的质量。这可以使开发团队获得详细且可操作的测试执行数据,并弥合数据、洞察力和行动之间的鸿沟,以便更好、更快地做出决策。

原文版本可在businesswire.com上查阅:https://www.businesswire.com/news/home/20230320005423/en/


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