


Un article faisant le point sur les tendances de développement et les technologies dominantes des voitures intelligentes
Avec les progrès continus de l'électrification, de l'intelligence, de la mise en réseau et du partage des voitures, de plus en plus de nouvelles technologies et de nouveaux produits ont émergé. La raison pour laquelle nous pouvons voir une centaine de fleurs s'épanouir dans le domaine des voitures intelligentes. Le phénomène est le progrès continu de la technologie, qui est simplement l'autonomisation de la technologie.
Si nous voulons savoir pourquoi les voitures peuvent conduire de manière autonome, nous devons d'abord comprendre la connotation de la détection fusionnée, de la collaboration véhicule-route, des puces à grande puissance de calcul, des cartes de haute précision et d'autres technologies si nous voulons savoir quoi ; la limite supérieure de la durée de vie des batteries des véhicules électriques est, tout d'abord, nous devons examiner où la technologie des batteries a atteint, comme les batteries 4680, les batteries sans cobalt, les batteries à semi-conducteurs, les CTP/CTC, les batteries à lames, Plateformes 800 V, etc. ; en outre, des éléments tels que l'architecture électronique et électrique du véhicule, la sécurité de l'information, le système de gestion thermique, des technologies énormes et complexes telles que la technologie hybride et la technologie des piles à combustible sont comme la base sous-jacente qui détermine la superstructure des futures voitures intelligentes. .
Alors que nous attendons avec impatience les nouveaux développements de l'industrie automobile en 2022, autant faire un inventaire et une analyse autour de trois technologies clés : la première concerne les puces à grande puissance de calcul, la seconde est la plate-forme SiC haute tension de 800 V ; le troisième est une architecture informatique centrale convergente multi-domaines. Ces trois éléments de contenu sont les technologies clés qui ouvriront la voie à un développement fort et à un lancement à grande échelle en 2022. Parlons-en un par un.
1 1000TOPS grande plate-forme de calcul de puissance de calcul a inauguré la première année de production et d'installation de masse
Nous semblons entendre souvent le terme puissance de calcul TOPS cette année, et les fabricants de puces se creusent la tête pour améliorer la puissance de calcul indicateurs de leurs produits, divers constructeurs automobiles affichent également constamment que leurs voitures peuvent atteindre des performances avec moins de puissance de calcul que le véhicule entier. Il semble que la puissance ne soit plus le seul critère pour décrire les performances d'une voiture. hors de contrôle à l'ère actuelle des voitures intelligentes. Arrivez au centre de la scène. Alors, qu’est-ce que la puissance de calcul exactement ?
En fait, la puissance de calcul décrit simplement la puissance de calcul d'une puce. TOPS est l'unité de puissance de calcul. 1TOPS signifie que le processeur peut effectuer un billion d'opérations (10^12) par seconde. . En fait, nous pouvons le comparer au cerveau humain : le cerveau humain possède généralement 10 milliards de neurones, plus il est intelligent. Donc, si la voiture veut remplacer les humains dans la pensée, elle doit disposer d'une puissance de calcul plus puissante pour l'aider. nous identifions et anticipons l’environnement imprévisible sur la route et améliorons notre sécurité de conduite. Par conséquent, plus la puissance de calcul de la puce est grande, plus elle peut gérer et répondre à de nombreux scénarios et fonctions, et plus sa capacité à nous aider dans des scénarios d'urgence et complexes est forte.
Le Salon Mecha Dragon présenté au Salon de l'auto de Guangzhou à la fin de l'année dernière a une puissance de calcul de 400TOPS
L'ET7/ET5 de NIO est équipé de radars à ondes millimétriques de 5, de 12 radars à ultrasons et d'un ultra -33 capteurs hautes performances à longue portée, dont un lidar de haute précision, avec le support de quatre puces NVIDIA Drive Orin, ont une puissance de calcul totale allant jusqu'à 1016 TOPS
Ce n'est pas encore fini, Great Wall WEY ; Mocha a été développé conjointement par Haomo Zhixing et Qualcomm. Avec la bénédiction de la « Little Magic Box 3.0 », la puissance de calcul atteindra un étonnant 1440 TOPS.
Mais il faut préciser que la puissance de calcul de milliers de TOPS ne fait pas référence à une seule puce mais à une très grande plate-forme de puissance de calcul intégrée par plusieurs puces, nous avons mentionné ci-dessus que la plate-forme de supercalcul ADAM de NIO a atteint 1016TOPS car là-bas. Il y a quatre puces Orin avec une puissance de calcul sur une seule puce de 254TOPS. Par conséquent, nous avons également fait un résumé statistique de la puissance de calcul des puces dans le domaine actuel des puces grand public pour voir quel niveau chaque puce a atteint :
À travers le Dans le tableau statistique, nous pouvons constater que dans le domaine de la conduite autonome, la puce Orin de NVIDIA possède la plus grande puissance de calcul parmi les puces produites en série, le Huashan 2 A1000Pro de Black Sesame a atteint une puissance de calcul monopuce de 196 TOPS. Intelligent COM Yang Yuxin a déclaré un jour : « Le principe des voitures définies par logiciel est que le matériel passe en premier. Ce n'est que lorsque les performances et la puissance de calcul du matériel sont entièrement préparées que les logiciels ultérieurs peuvent rapidement réaliser des mises à niveau itératives et des applications à fonctions étendues
. Par conséquent, la stratégie de développement de Black Sesame consiste à donner la priorité au matériel et à diffuser autant de puissance de calcul que possible. Tout comme de nombreux passionnés de performances qui recherchent le nombre de cylindres et la puissance, la puissance n'est peut-être pas disponible, mais elle doit l'être. Mais tout a deux faces. Bien que l'espace de puissance de calcul réservé soit suffisant, le coût augmentera inévitablement si les constructeurs automobiles et les consommateurs sont prêts à payer pour cette partie de la puissance de calcul réservée.
Bien sûr, l'usine nationale de puces Horizon est également très bonne. La puce Journey 5 lancée l'année dernière a atteint 128TOPS, et le PDG d'Horizon, Yu Kai, a déclaré à plusieurs reprises qu'Horizon ne recherche pas simplement la puissance de calcul physique, mais des valeurs réseaux de neurones profonds plus L'efficacité de calcul de l'algorithme sur la puce, c'est-à-dire les FPS (Frames Per Second). Cela semble être une approche plus économique.
De plus, la force des trois géants étrangers NVIDIA, Qualcomm et Intel Mobileye dans le domaine des puces de conduite autonome ne peut être sous-estimée. Lors du salon CES 2022, ces trois sociétés ont également annoncé leurs compétences particulières. les entreprises adopteront sa plate-forme ouverte DRIVE Hyperion, comme les marques haut de gamme de Volvo Polestar, NIO, Xpeng, Li Auto, R Auto et Zhiji Auto, qui ont déjà adopté DRIVE Hyperion.
La plateforme comprend des ordinateurs hautes performances et une architecture de capteurs pour répondre aux exigences de sécurité des véhicules entièrement autonomes. La dernière génération de DRIVE Hyperion 8 est construite avec un système sur puce NVIDIA DRIVE Orin redondant, 12 caméras surround, 9 radars, 12 modules à ultrasons, 1 lidar frontal et 3 caméras de perception internes.
Ce système dispose d'une forte redondance de sécurité Même en cas de panne d'un ordinateur ou d'un capteur, l'équipement de secours peut garantir que la voiture autonome emmène les passagers en toute sécurité à leur destination.
Qualcomm a lancé la plateforme Snapdragon Ride dans le domaine de la conduite autonome, qui peut répondre aux besoins de conduite autonome de niveau L2+/L3. Qualcomm a également récemment annoncé un certain nombre de développements de coopération, notamment en aidant General Motors à construire la Cadillac LYRIQ et en aidant BMW à construire sa plate-forme de conduite autonome. Dans le même temps, Qualcomm a annoncé lors du salon qu'il élargissait son portefeuille technologique pour répondre aux besoins changeants du domaine de la conduite autonome.
Mobileye d'Intel a sorti trois puces d'affilée, à savoir EyeQ Ultra, EyeQ 6L et EyeQ 6H. Cela peut être considéré comme un appel au clairon pour une contre-attaque.
À l'avenir, la puissance de calcul des puces sera la pierre angulaire du développement des voitures intelligentes. Ce n'est qu'avec des percées continues dans la puissance de calcul que la limite supérieure de l'intelligence des voitures intelligentes pourra être relevée.
2 La plate-forme SiC haute tension 800V deviendra une arme magique pour les constructeurs automobiles
Nous avons mentionné plus tôt que la puissance de calcul de la puce détermine le niveau d'intelligence d'une voiture, donc de la technologie dont nous allons parler La prochaine étape est la technologie qui détermine une voiture électrique La capacité de se recharger rapidement et lentement.
Vous devez savoir que la charge lente est devenue un problème majeur pour de nombreux utilisateurs de véhicules électriques et est également le coupable qui dissuade de nombreux utilisateurs d'essayer les véhicules électriques. Bien qu'il existe actuellement des technologies d'échange de batterie qui peuvent améliorer considérablement l'efficacité du réapprovisionnement en énergie, en raison du coût, des raisons telles que le coût élevé et la difficulté de promotion limitent son développement. La recharge rapide constitue donc actuellement la solution présentant le plus grand potentiel de développement et la plus susceptible de se généraliser.
Tout d'abord, il faut savoir que la vitesse de charge est déterminée par la puissance de charge. Rappelons ensuite les connaissances en physique au lycée, puissance = tension × courant, c'est-à-dire P = U*I, donc là. Il n'y a que deux façons d'augmenter la puissance de charge, soit augmenter la tension, soit augmenter le courant.
Ainsi, deux voies techniques ont été développées, l'une est l'école à haute intensité représentée par Tesla et Ji Krypton, et l'autre est l'école à haute tension représentée par Porsche et soutenue par de nombreux autres constructeurs. Parlons brièvement de l'école à courant élevé. La plus grande difficulté de cette école est le problème de chauffage causé par l'augmentation du courant. Nous introduisons également la formule de chauffage : Q=I^2Rt. à mesure que le courant augmente, la façon de dissiper la chaleur est devenue un problème de développement. En prenant Tesla comme exemple, lors d'une charge sur un compresseur V3 d'une puissance de 250 kW, le courant maximum peut atteindre 600 A. imaginé, mais Tesla utilise un pistolet de chargement refroidi à l'eau et diverses solutions de gestion thermique permettent de résoudre ce problème. De plus, la raison pour laquelle Tesla a choisi le courant élevé comme direction de développement est due à des problèmes de contrôle des coûts, car les composants de la plate-forme haute tension augmenteront le coût de l'ensemble du véhicule. La baisse actuelle des prix de Tesla montre que la haute tension. est évidemment quelque peu contraire à la situation.
Revenons ensuite au sujet des plateformes haute tension. La plate-forme de tension traditionnelle est généralement de 400 V. La plate-forme haute tension augmente actuellement la tension à 800 V ou même plus. La haute tension peut résoudre efficacement le problème de chauffage des courants faibles + haute tension nécessitant des piles de charge haute tension et haute tension. solutions d'adaptation côté véhicule.
Borne de charge : les pistolets de charge, les contacteurs, les faisceaux de câbles, les fusibles et autres composants doivent être remplacés et mis à niveau vers des matériaux résistants à haute tension.
Côté véhicule : la batterie d'alimentation du véhicule, le compresseur de climatisation, l'entraînement électrique, le PTC, l'OBC, le DC/DC et d'autres composants orientés plate-forme haute tension doivent être nouvellement conçus et ajustés pour s'adapter à la nouvelle haute tension. plate-forme.
La mise à niveau de la borne de recharge est facile à dire, mais la mise à niveau des composants de la borne du véhicule nécessite un nouveau support technique pour être réalisée. Il a été mentionné précédemment que le problème du courant élevé est le problème de la chaleur, donc le facteur limitant de la haute tension est le composant actuel de qualité automobile IGBT (Insulated Gate Bipolar Transistor), c'est-à-dire le transistor bipolaire à grille isolée.
Il a une résistance insuffisante aux hautes pressions, il est donc nécessaire de choisir un nouveau matériau résistant aux hautes pressions pour remplacer les composants existants. Ce nouveau matériau est le carbure de silicium SiC.
La température de fonctionnement des appareils SiC est supérieure à 200 ℃, la fréquence de fonctionnement est supérieure à 100 kHz et la tension de tenue peut atteindre 20 kV. Ces performances sont meilleures que les IGBT traditionnels à base de silicium ; un tiers de l'IGBT total. Un à un cinquième, le poids représente 40 à 60 % de l'IGBT ; il peut également améliorer l'efficacité du système dans différentes conditions de travail des véhicules électriques, les dispositifs SiC consomment 60 à 80 %. moins de puissance que l'IGBT, et l'efficacité peut être améliorée de 1 % à 3 %.
Mais il convient également de noter que l'IGBT représente environ 7 à 10 % du coût des véhicules électriques, ce qui en fait le deuxième accessoire de véhicule électrique le plus cher après les batteries électriques. Si le SiC est utilisé, le coût actuel du SiC MOSFET du même niveau est environ 8 à 12 fois supérieur à celui de l'IGBT, et la perte est également supérieure à celle de l'IGBT. Par conséquent, si une plate-forme à haute tension est utilisée, le contrôle des coûts deviendra également un problème majeur pour les constructeurs automobiles.
En plus de la Porsche Taycan que nous avons mentionnée plus tôt et qui utilise déjà une plate-forme haute tension de 800 V, de nombreuses marques nationales accélèrent également leur aménagement. Par exemple, le nouveau Xpeng G9 sera équipé d'une plate-forme SiC 800 V et d'une pile de suralimentation haute tension de 480 kW.
Le Great Wall Salon Mecha Dragon prend également en charge les plates-formes haute tension. De plus, de nombreuses marques telles que BYD, Dongfeng Lantu, Geely Automobile, GAC Aian, Li Auto, BAIC Jihu et d'autres marques rejoindront le camp. de plates-formes à haute tension.
Le courant élevé et la haute tension doivent donc améliorer l'efficacité de notre réapprovisionnement énergétique, mais à l'heure actuelle, la plate-forme haute tension SiC 800 V devrait devenir le courant dominant, et de nombreux constructeurs automobiles utiliseront également cette plate-forme dans leur voitures, donc cette année Ce sera également la première année de développement de la plateforme haute tension SiC 800V. Bien qu'il y ait encore de nombreuses difficultés à résoudre, on voit que les perspectives du marché sont très bonnes.
3 L'architecture électronique et électrique automobile évolue de l'architecture distribuée à l'intégration multi-domaines
Lorsque nous parlons de ce sujet, nous devons tout d'abord comprendre ce qu'est l'architecture électronique et électrique, également appelée architecture E/E. Cette architecture fait référence au système électronique et électrique de l'ensemble du véhicule. Le plan d'aménagement général intègre divers capteurs, processeurs, connexions de faisceaux de câbles, systèmes de distribution électronique et électrique, ainsi que des logiciels et du matériel dans la voiture pour réaliser les fonctions, le calcul, l'alimentation, et la distribution d'énergie de l'ensemble du véhicule.
D'une manière générale, la mise en œuvre des quatre roues motrices, des airbags, des systèmes de freinage antiblocage, des vitres relevables et des systèmes de divertissement radio embarqués de notre véhicule doivent tous être complétés sur cette architecture, ainsi que la mise en œuvre de chaque fonction. doit être contrôlé. Il s'agit d'un composant appelé ECU qui fait référence à l'unité de commande électronique, également appelée « ordinateur de conduite ». Il s'agit essentiellement d'un ECU qui met en œuvre une fonction principale. J'imaginais qu'il y avait tellement de fonctions dans nos voitures qui nécessitaient des dizaines de fonctions. Il est contrôlé par différents calculateurs, donc dans la première architecture E/E, il était sous une forme distribuée. Chaque calculateur était désormais connecté via des bus CAN et LIN. la popularité de la conduite autonome et des cockpits intelligents, si des calculateurs distribués sont encore utilisés dans la voiture Pour contrôler, alors le nombre de puces, le coût de l'ensemble du véhicule et la sécurité posent tous de gros problèmes. Par conséquent, un ou plusieurs « cerveaux » sont. utilisé pour contrôler l'ECU et l'architecture des capteurs de l'ensemble du véhicule. Le DCU (Domain Control Unit), c'est-à-dire les contrôleurs de domaine de la voiture, ont vu le jour.
Actuellement, les contrôleurs de domaine sont généralement divisés en cinq domaines principaux : le groupe motopropulseur, le contrôle du châssis, le contrôle de la carrosserie, la conduite autonome et le cockpit intelligent. Chaque domaine dispose d'un ECU principal hautes performances, responsable des fonctions de traitement et de transfert au sein du domaine. Un bus à faible vitesse est généralement utilisé au sein d'un domaine, et un bus à grande vitesse ou l'interconnexion Ethernet automobile couramment utilisée est utilisée entre les domaines.
Parmi ces contrôles de domaine, celui qui retient le plus l'attention est le contrôle de domaine de conduite autonome. Dans le passé, un système ADAS nécessitait la mise en œuvre de plusieurs calculateurs indépendants. Par exemple, l'ECU de sortie de voie et de reconnaissance de la circulation, l'ECU d'avertissement de collision avant, l'ECU d'aide au stationnement et l'ECU de détection d'angle mort. Certains disposent également d'ECU à vue panoramique, d'ECU d'avertissement de collision arrière, etc. Maintenant qu'il existe un contrôleur de domaine pour la conduite autonome, un domaine peut réaliser toutes les fonctions, ce qui améliore considérablement l'intégration du châssis et le contrôle centralisé des fonctions.
Le développement futur de l'architecture E/E se développera dans le sens d'une informatique centrale centralisée dans un domaine distribué :
Architecture distribuée : sous cette architecture, il existe une relation correspondante entre l'ECU et les fonctions implémentées. .
Architecture centralisée du domaine : Cette architecture intègre davantage l'ECU et introduit le DCU (unité de contrôleur de domaine, contrôleur de domaine).
Architecture informatique centrale : Cette architecture intègre davantage les DCU, et toutes les DCU sont intégrées dans un ordinateur central. Il n'y a pas de correspondance entre les fonctions et les composants ; un ordinateur central dirige les actionneurs selon les besoins.
Dans le processus de centralisation des domaines vers l'informatique centrale, il existe une autre forme excessive d'intégration de domaine que de nombreux constructeurs automobiles tentent actuellement. Actuellement, il existe deux solutions d'intégration inter-domaines courantes : 1. Fusion par fonction 2. Fusion par emplacement.
Intégration par fonction : architecture à trois domaines. L'architecture à trois domaines divise l'ensemble du véhicule en trois domaines fonctionnels : contrôle du véhicule (contrôleur de domaine du véhicule, VDC), conduite intelligente (contrôleur de domaine ADAS, ADC) et cockpit intelligent (contrôleur de domaine du cockpit, CDC) pour réaliser la conduite du véhicule et l'autonomie. conduite respectivement, infodivertissement et autres fonctions. Par exemple, l'architecture E3 de la plate-forme MEB de Volkswagen, l'architecture du modèle iNEXT de BMW et l'architecture CC de Huawei entrent toutes dans cette catégorie.
Fusion par emplacement : Selon l'espace physique de la voiture, la voiture entière est divisée en plusieurs zones, telles que la zone de carrosserie gauche, la zone de carrosserie droite, etc. Le nombre de faisceaux de câbles peut être considérablement réduit, libérant ainsi davantage d’espace physique. Tesla, Toyota, etc. entrent tous dans cette catégorie.
En bref, l'orientation future du développement doit être orientée vers la réduction de l'entropie. La distribution signifie complexité et chaos élevé, et une éventuelle gestion unifiée réduira la valeur de l'entropie, ce qui signifie une réduction des coûts et une amélioration de l'efficacité, ce qui signifie la capacité. pour développer. Plus de fonctionnalités.
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L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.

La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p

Nouvelles de ce site le 28 novembre. Selon le site officiel de Changxin Memory, Changxin Memory a lancé la dernière puce mémoire LPDDR5DRAM. Il s'agit de la première marque nationale à lancer des produits LPDDR5 développés et produits de manière indépendante. Elle n'a réalisé aucune percée sur le marché national. marché et a également rendu la présentation des produits de Changxin Storage sur le marché des terminaux mobiles plus diversifiée. Ce site Web a remarqué que les produits de la série Changxin Memory LPDDR5 incluent des particules LPDDR5 de 12 Go, des puces 12GBLPDDR5 emballées par POP et des puces 6GBLPDDR5 emballées par DSC. La puce 12GBLPDDR5 a été vérifiée sur les modèles des principaux fabricants de téléphones mobiles nationaux tels que Xiaomi et Transsion. LPDDR5 est un produit lancé par Changxin Memory pour le marché des appareils mobiles de milieu à haut de gamme.

Cet article explore le problème de la détection précise d'objets sous différents angles de vue (tels que la perspective et la vue à vol d'oiseau) dans la conduite autonome, en particulier comment transformer efficacement les caractéristiques de l'espace en perspective (PV) en vue à vol d'oiseau (BEV). implémenté via le module Visual Transformation (VT). Les méthodes existantes sont globalement divisées en deux stratégies : la conversion 2D en 3D et la conversion 3D en 2D. Les méthodes 2D vers 3D améliorent les caractéristiques 2D denses en prédisant les probabilités de profondeur, mais l'incertitude inhérente aux prévisions de profondeur, en particulier dans les régions éloignées, peut introduire des inexactitudes. Alors que les méthodes 3D vers 2D utilisent généralement des requêtes 3D pour échantillonner des fonctionnalités 2D et apprendre les poids d'attention de la correspondance entre les fonctionnalités 3D et 2D via un transformateur, ce qui augmente le temps de calcul et de déploiement.

Ce site Web a rapporté le 13 novembre que, selon le Taiwan Economic Daily, la demande de packaging avancé CoWoS de TSMC est sur le point d'exploser. Outre NVIDIA, qui a confirmé l'expansion de ses commandes en octobre, des clients importants tels qu'Apple, AMD, Broadcom et Marvell. ont également récemment poursuivi leurs commandes de manière significative. Selon les rapports, TSMC travaille dur pour accélérer l'expansion de la capacité de production d'emballages avancés de CoWoS afin de répondre aux besoins des cinq principaux clients mentionnés ci-dessus. La capacité de production mensuelle de l'année prochaine devrait augmenter d'environ 20 % par rapport à l'objectif initial pour atteindre 35 000 pièces. Les analystes ont déclaré que les cinq principaux clients de TSMC ont passé des commandes importantes, ce qui montre que les applications d'intelligence artificielle sont devenues très populaires et que les principaux fabricants s'y intéressent. puces d'intelligence artificielle. La demande a considérablement augmenté. Les enquêtes sur ce site ont révélé que la technologie d'emballage avancée CoWoS actuelle est principalement divisée en trois types - CoWos-S.

Veuillez noter que cet homme carré fronça les sourcils, pensant à l'identité des « invités non invités » devant lui. Il s’est avéré qu’elle se trouvait dans une situation dangereuse, et une fois qu’elle s’en est rendu compte, elle a rapidement commencé une recherche mentale pour trouver une stratégie pour résoudre le problème. Finalement, elle a décidé de fuir les lieux, de demander de l'aide le plus rapidement possible et d'agir immédiatement. En même temps, la personne de l'autre côté pensait la même chose qu'elle... Il y avait une telle scène dans "Minecraft" où tous les personnages étaient contrôlés par l'intelligence artificielle. Chacun d’eux a un cadre identitaire unique. Par exemple, la jeune fille mentionnée précédemment est une coursière de 17 ans mais intelligente et courageuse. Ils ont la capacité de se souvenir, de penser et de vivre comme des humains dans cette petite ville de Minecraft. Ce qui les anime est une toute nouvelle,

Les dernières nouvelles montrent que, selon les rapports du Science and Technology Innovation Board Daily et de Blue Whale Finance, des sources de la chaîne industrielle ont révélé que NVIDIA a développé la dernière version de puces IA adaptées au marché chinois, notamment HGXH20, L20PCle et L2PCle. Pour l'instant, NVIDIA n'a pas commenté. Des personnes proches du dossier ont déclaré que ces trois puces sont toutes basées sur des améliorations de NVIDIA H100. NVIDIA devrait les annoncer dès le 16 novembre et les fabricants nationaux recevront des échantillons dès que celles-ci seront disponibles. jours. Après avoir vérifié les informations publiques, nous avons appris que NVIDIAH100TensorCoreGPU adopte la nouvelle architecture Hopper, basée sur le processus TSMC N4 et intégrant 80 milliards de transistors. Par rapport au produit de la génération précédente, il peut fournir des services multi-experts (MoE)

Le 23 septembre, l'article « DeepModelFusion:ASurvey » a été publié par l'Université nationale de technologie de la défense, JD.com et l'Institut de technologie de Pékin. La fusion/fusion de modèles profonds est une technologie émergente qui combine les paramètres ou les prédictions de plusieurs modèles d'apprentissage profond en un seul modèle. Il combine les capacités de différents modèles pour compenser les biais et les erreurs des modèles individuels pour de meilleures performances. La fusion profonde de modèles sur des modèles d'apprentissage profond à grande échelle (tels que le LLM et les modèles de base) est confrontée à certains défis, notamment un coût de calcul élevé, un espace de paramètres de grande dimension, l'interférence entre différents modèles hétérogènes, etc. Cet article divise les méthodes de fusion de modèles profonds existantes en quatre catégories : (1) « Connexion de modèles », qui relie les solutions dans l'espace de poids via un chemin de réduction des pertes pour obtenir une meilleure fusion de modèles initiale.
