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在英特尔 Myriad X 嵌入式 SoC 上加速人工智能和计算机视觉以进行卫星姿态估计
在边缘部署人工智能 (AI) 和计算机视觉 (CV) 算法的挑战性推动了嵌入式计算社区研究异构片上系统 (SoC)。这种新型计算平台提供了接口、处理器和存储的多样性，然而，AI/CV 工作负载的有效分区和映射仍然是一个悬而未决的问题。在此背景下，本文在英特尔的 Movidius Myriad X 上开发了一个混合 AI/CV 系统，这是一个异构视觉处理单元 (VPU)，用于初始化和跟踪卫星在太空任务中的姿态。航天工业是研究替代计算平台以遵守机载数据处理的严格限制的社区之一，同时也在努力采用 AI 领域的功能。在算法层面，我们依靠基于 ResNet-50 的 UrsoNet 网络以及自定义经典 CV 管道。为了实现高效加速，我们结合多种并行化和低级优化技术，利用 SoC 的神经计算引擎和 16 个矢量处理器。所提出的单芯片、稳健估计和实时解决方案在 2W 的有限功率范围内为 100 万像素 RGB 图像提供高达 5 FPS 的吞吐量。
2025 年英特尔互联护理计划功能
长老会遵守民权法，不会因受保护的身份而歧视任何人，包括但不限于种族、肤色、国籍、年龄、残疾、性取向或性别表达。如果您需要语言帮助，可以免费获得服务。请致电 (505) 923-5420、1-855-592-7737（TTY：711）。
概况介绍：英特尔助力打造全新 AI 驾驶舱体验
英特尔（纳斯达克股票代码：INTC）是行业领导者，致力于创造改变世界的技术，推动全球进步并丰富人们的生活。受摩尔定律的启发，我们不断致力于推进半导体的设计和制造，以帮助解决客户面临的最大挑战。通过将智能嵌入云、网络、边缘和各种计算设备中，我们释放了数据的潜力，使商业和社会变得更好。如需了解有关英特尔创新的更多信息，请访问 newsroom.intel.com 和 intel.com。
英特尔实验室将基础多模式模型中的 AI 偏见降低了 20% 1
英特尔实验室的研究人员开发了一种创新方法，利用社会反事实来减少人工智能基础模型中的偏见。他们创建了一个合成图像数据集，其中包含各种交叉社交属性，使他们能够分离和研究每个属性的影响。使用这种方法，他们可以探测六个基础模型并将偏见减少高达 20%。1 该团队利用配备第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器和英特尔® Gaudi® 2 人工智能加速器的大型人工智能集群来训练基础多模式模型，并利用数据、文本、图像和视频的结果。这项工作是英特尔对负责任的人工智能承诺的一部分，旨在确保人工智能模型准确、基于权威来源并且没有有害偏见。此外，研究人员还开源了他们的数据集，以帮助提高整个行业的人工智能公平性。
英特尔® QuickAssist 技术（英特尔® QAT）软件...
6.2.1 IOMMU 重映射函数 ................................................................................................ 90 6.2.1.1 icp_sal_iommu_get_remap_size ......................................................... 90 6.2.1.2 icp_sal_iommu_map ...................................................................................... 91 6.2.1.3 icp_sal_iommu_unmap ...................................................................................... 91 6.2.1.4 IOMMU 重映射函数使用方法 ...................................................................... 92 6.2.2 轮询函数 ............................................................................................................. 92 6.2.2.1 icp_sal_pollBank ...................................................................................... 93 6.2.2.2 icp_sal_pollAllBanks ................................................................................ 93 6.2.2.3 icp_sal_CyPollInstance ........................................................................... 94 6.2.2.4 icp_sal_DcPollInstance ........................................................................... 95 6.2.2.5 icp_sal_CyPollDpInstance ......................................................................... 95 6.2.2.6 icp_sal_DcPollDpInstance ......................................................................... 96 6.2.3 用户空间访问配置函数 ........................................................................... 97 6.2.3.1 icp_sal_userStart ...................................................................................... 97 6.2.3.2 icp_sal_userStop ...................................................................................... 98 6.2.4 版本信息函数 ........................................................................................... 98 6.2.4.1 icp_sal_getDevVersionInfo .................................................................... 99 6.2.5 重置设备函数 ......................................................................................................... 99 6.2.5.1 icp_sal_reset_device ........................................................................... 99 6.2.6 无线程 API .......................................................................................................... 100 6.2.6.1 icp_sal_poll_device_events ................................................................. 100 6.2.6.2 icp_sal_find_new_devices ......................................................................... 101 6.2.7 压缩和验证（CnV）相关 API ............................................................................. 101 6.2.7.1 icp_sal_dc_get_dc_error() .................................................................... 101 6.2.7.2 icp_sal_dc_simulate_error() .............................................................102 6.2.8 心跳 API .............................................................................................................102 6.2.8.1 icp_sal_check_device() ...................................................................... 103
美国的筹码：英特尔社区影响报告
•美国的筹码宣布，提议投资高达61.4亿美元的直接资金，用于Micron的拟议直接资金，以构建计划的四个Fab“ Megafab”的前两个Fab，用于领先的DRAM芯片生产，这是多国家投资的一部分； •纽约州北部被白宫指定为在美国劳动力枢纽的投资，用于半导体制造； •NY Smart I-Corridor Tech Hub被授予4000万美元，以协调半导体制造投资，供应链资产，研发和合作伙伴联盟，以建立一个生态系统，为历史悠久的贫困社区提供机会； •东北地区国防技术中心被授予4000万美元，是为国防部微电子部门计划选择的八个区域枢纽之一。
质量与可靠性第 6 卷：英特尔先进封装...
先进封装技术在提供高质量、可靠的半导体方面发挥着关键作用。先进封装是指在单个封装内组装和互连多个半导体芯片的技术。英特尔在先进封装方面的创新允许创建具有增强性能、功能和效率的复杂集成电路。由于百亿亿次计算和人工智能 (AI) 领域的新兴应用，先进封装有助于满足客户对更大、更密集处理器的需求。这些应用需要能够快速处理大量数据的高性能、低功耗芯片。最近的创新使英特尔能够通过异构封装架构实现高计算密度（高带宽和低延迟）的系统，这些架构可以集成具有不同功能的多个芯片（模块化芯片）。借助先进封装技术，英特尔开发了新的架构和更高密度的处理器，从而以合理的成本实现高性能系统。英特尔的先进封装技术延续并推动了摩尔定律，该公司的目标是到 2030 年在一个封装中实现一万亿个晶体管。英特尔在先进封装领域处于行业领先地位，并且已经这样做了几十年。我们的创新技术允许封装中的多个芯片并排连接或以 3D 方式堆叠在一起（Foveros）和嵌入式多芯片互连桥接 (EMIB)，从而促进不同芯片之间的高速通信。本文回顾了英特尔的最新创新，包括我们如何使用先进的封装技术来确保高质量和可靠性。它解释了英特尔独特的封装质量和可靠性验证流程，该流程旨在确保复杂的英特尔产品满足或超出客户的期望。
人工智能 (AI) 英特尔® 高级矩阵扩展 (英特尔® AMX) 利用英特尔高级矩阵扩展 (英特尔 AMX) 加速 AI 工作负载
Intel AMX 是内置于最新 Intel Xeon 处理器中的加速器。Intel AMX 提高了深度学习 (DL) 训练和推理的性能，使其成为 NLP、推荐系统和图像识别等工作负载的理想选择。想象一下，一辆汽车可以在城市驾驶中表现出色，并能快速变速，提供一级方程式赛车的性能。最新的 Intel Xeon 处理器提供了这种灵活性。开发人员可以编写 AI 功能以利用 Intel AMX 指令集，也可以编写非 AI 功能以使用处理器指令集架构 (ISA)。英特尔已将其 oneAPI DL 引擎英特尔® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 集成到流行的 AI 应用程序开源工具中，包括 TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle 和 ONNX。
戴尔科技、微软和英特尔® 助力人工智能劳动力
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Booklet_2024-英特尔夏季实习.pdf
欢迎参加英特尔赞助的暑期实习计划，这是中央州立大学 (CSU) 和莱特州立大学 (WSU) 之间的创新合作，由英特尔慷慨支持。该计划专为来自女性和少数族裔背景的本科生和高中生量身定制。我们的使命是通过为来自不同社区的人才提供微电子领域的全面学习体验，吸引和赋能他们。参与者将有机会通过由专家教授领导的实践项目和指导来培养基本技能并获得深入的知识。到该计划结束时，实习生将做好充分准备为半导体行业做出贡献，并为未来在俄亥俄州英特尔的职业机会奠定坚实的基础。我们致力于营造一个包容的环境，让每个学生都感到被重视并受到激励，充分发挥自己的潜力。该计划不仅旨在弥合技术领域的代表性差距，还努力建立一支满足半导体行业日益增长的需求的熟练劳动力队伍。加入我们这个令人兴奋的创新、学习和成长之旅。