5G网络在近边缘和雾天的汽车应用
5g的推出是2020年的一个大故事。5g的推动力之一将是改善边缘，近边缘和雾天的汽车应用。
吉田顺子已全面涵盖了汽车传感器和自动驾驶汽车的关键方面。正如她所指出的：
但是有一个复杂之处：无论在边缘感知到的任何传感器都不会停留在边缘。捕获的传感数据必须在车辆内部进行处理，以便由机器进行解释。这需要车辆大脑内部强大的处理能力。这就需要更新的车载网络，而该网络需要由更粗的管道提供，并且延迟很少。最后，它需要一个传感器村，使机器能够做出安全，合理的决策。
还需要考虑另一条“管道”，即云或边缘中的集中式ai大脑。它将利用5g无线电连接所承诺的大带宽。当然，自动驾驶或什至是非常支持驾驶员的车辆也需要通过5g连接相互通信。联网汽车的发展很快。在我撰写本文时，高通公司宣布在上海进行大规模的容量测试，以演示蜂窝车辆到万用（c-v2x）。
预计5g网络不仅可以实现关键任务决策。这个新的大型移动连接旨在将像ai这样的复杂计算卸载到云中。推动这一发展的不仅是汽车。移动和物联网等其他不受束缚的垂直领域将通过5g可用的更高带宽推动更多数据。
最近，我们被ai即将爆炸的消息轰炸。在amd收购赛灵思一直主导着科技新闻周期。在最近确认交易后，首席执行官lisa su向金融界详细介绍了xilinx的交易，以期吸引数据中心的注意力。
amd是在深入研究数据中心还是在边缘开发更多ai？这在很大程度上取决于令人困惑的定义。
边缘或近边缘硬件最发人深省的标签是“雾”。在雾中将做出什么决定？
xilinx在云计算中的作用
但是，让我们摆脱一下计算硬件的气象术语。值得深入探讨xilinx技术（fpga）在云计算中的作用。
alveo u50数据中心加速卡（来源：xilinx）
收购两家领先的fpga公司之一的第一家微处理器公司是英特尔（收购了altera）。当然，英特尔在数据中心上投入了巨资，并一直在寻求技术的进步和地位的提高。英特尔通过其加速卡系列提供了有关fpga作用的更多详细信息 。
当然，赛灵思还通过其alveo数据中心加速器来从事这项业务。
fpga的主要一点是，它是场可编程的-它是可重新编程的部署之后，它可以是该装置重新训练。换句话说，可以进行一些机器学习。自然地，这也可以纯粹在运行在微处理器（通常是gpu）上的代码中完成，但是硬件速度更快，因此，fpga首选采用自适应算法并不断改进数据处理。
从移动到高性能计算
无论是深入数据中心还是更靠近用户，我们正在谈论的是高性能计算（hpc）。半导体行业的最后一次重大转变是在pc市场需求逐渐消退的同时，向移动领域转移。该行业现在是否将目光投向了另一端？你打赌 我不认为这对任何花了很多时间思考地球上每一小时的实时实时传输到youtube的成千上万小时内容以及存储和存储所需服务器的人来说都没有什么大的启示。分发该内容。
但是，这家全球最大制造商最近发布的信息强调了对半导体供应的更具体影响。正如我在daniel nenni报道的一个故事中首次发现的那样，tsmc正在向hpc垂直供应的芯片显示出明显的趋势。第三季度运营摘要表明，智能手机收入略有放缓，而高性能计算正在迅速增长。hpc占2019年第三季度台积电供应的29％，现在已跃升至37％。该全台积电报告可在网上。
这使一个奇迹。实际上，一种新的移动技术5g蜂窝技术有望将半导体份额带出移动领域，并进入高性能计算领域。只要消耗更多的硅，我相信每个人都会满意。
回到汽车上，我想知道无论边缘减少等待时间还是集中服务器，我们要交多少控制权给大哥。如何将边缘ai编程为处理类似手推车困境的情况？我不知道道德算法是否会在未来道路上与其他一些正在发生的情况相权衡的情况下，来衡量您车辆的生命。特别是，如果这些决定是在“迷雾中”做出的。
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吉田顺子已全面涵盖了汽车传感器和自动驾驶汽车的关键方面。正如她所指出的：
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还需要考虑另一条“管道”，即云或边缘中的集中式ai大脑。它将利用5g无线电连接所承诺的大带宽。当然，自动驾驶或什至是非常支持驾驶员的车辆也需要通过5g连接相互通信。联网汽车的发展很快。在我撰写本文时，高通公司宣布在上海进行大规模的容量测试，以演示蜂窝车辆到万用（c-v2x）。
预计5g网络不仅可以实现关键任务决策。这个新的大型移动连接旨在将像ai这样的复杂计算卸载到云中。推动这一发展的不仅是汽车。移动和物联网等其他不受束缚的垂直领域将通过5g可用的更高带宽推动更多数据。
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amd是在深入研究数据中心还是在边缘开发更多ai？这在很大程度上取决于令人困惑的定义。
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但是，让我们摆脱一下计算硬件的气象术语。值得深入探讨xilinx技术（fpga）在云计算中的作用。
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当然，赛灵思还通过其alveo数据中心加速器来从事这项业务。
fpga的主要一点是，它是场可编程的-它是可重新编程的部署之后，它可以是该装置重新训练。换句话说，可以进行一些机器学习。自然地，这也可以纯粹在运行在微处理器（通常是gpu）上的代码中完成，但是硬件速度更快，因此，fpga首选采用自适应算法并不断改进数据处理。
从移动到高性能计算
无论是深入数据中心还是更靠近用户，我们正在谈论的是高性能计算（hpc）。半导体行业的最后一次重大转变是在pc市场需求逐渐消退的同时，向移动领域转移。该行业现在是否将目光投向了另一端？你打赌 我不认为这对任何花了很多时间思考地球上每一小时的实时实时传输到youtube的成千上万小时内容以及存储和存储所需服务器的人来说都没有什么大的启示。分发该内容。
但是，这家全球最大制造商最近发布的信息强调了对半导体供应的更具体影响。正如我在daniel nenni报道的一个故事中首次发现的那样，tsmc正在向hpc垂直供应的芯片显示出明显的趋势。第三季度运营摘要表明，智能手机收入略有放缓，而高性能计算正在迅速增长。hpc占2019年第三季度台积电供应的29％，现在已跃升至37％。该全台积电报告可在网上。
这使一个奇迹。实际上，一种新的移动技术5g蜂窝技术有望将半导体份额带出移动领域，并进入高性能计算领域。只要消耗更多的硅，我相信每个人都会满意。
回到汽车上，我想知道无论边缘减少等待时间还是集中服务器，我们要交多少控制权给大哥。如何将边缘ai编程为处理类似手推车困境的情况？我不知道道德算法是否会在未来道路上与其他一些正在发生的情况相权衡的情况下，来衡量您车辆的生命。特别是，如果这些决定是在“迷雾中”做出的。
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