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破解边缘AI落地难题:Andromeda XVE70打造边缘智能“神经中枢”

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人工智能正在从“会思考”走向“会行动”。过去几年,AI产业的主线是大模型。更大的参数、更强的训练算力、更庞大的数据中心,推动AI能力不断突破。但当AI开始进入机器人、自动驾驶、智能制造这些真实场景,一个新的问题摆在行业面前:让AI运行起来并不难,真正困难的是让AI在现实世界中稳定、实时地工作。

告别云端延迟!FPGA 视觉 AI 怎么落地?瑞苏盈科方案大揭秘

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过去几年,人工智能的发展几乎被云端算力主导。大模型训练依赖GPU集群,数据中心成为AI创新的核心舞台。但当AI真正走向现实世界——进入汽车、工厂、机器人和各种智能终端时,另一个问题开始浮现:AI不仅要“算得出来”,更要“及时做出判断”。

从3GHz+频谱监测到实时AI推理,瑞苏盈科在AMD ECS展示FPGA新玩法

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近日,AMD Embedded Computing Summit(AMD嵌入式计算峰会)中国站活动圆满结束。作为嵌入式计算领域的重要交流平台,本次峰会汇聚了众多行业专家、工程师及生态合作伙伴,共同探讨下一代嵌入式计算、AI边缘推理与自适应计算的发展趋势。

我与瑞苏盈科板卡的开发故事|基于瑞苏盈科Mercury+平台的高速数据采集与处理系统开发实践

winniewei /
作为一名电子信息工程专业的学生,我在备战全国大学生电子设计竞赛的过程中,需要搭建一套高速数据采集与实时处理系统。项目要求实现多路高速ADC数据采集、实时信号处理以及高速数据传输,对FPGA的逻辑资源、IO接口数量和处理性能都有较高的要求。