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digital graph Edgewater Research: Electronics Supply Chain Weekly Digest - 8/18/23 4 min Engineering News Important Disclosures in the Appendix A weekly collection of news summaries, survey results and channel insights, and report summaries from 阅读文章
带有芯片上虚拟大脑的PCB板 推动AI革命：支持ML和AI的6大组件趋势 1 min Blog Electrical Engineers Electrical Engineers Electrical Engineers 人工智能（AI）和机器学习（ML）对全球经济的变革性影响是不可否认的。从制造业和医疗保健到物流和金融服务，这些先进技术不仅在塑造我们的未来，而且在积极定义现在。支撑这场广泛的数字革命的，是一个不那么被人瞩目但却极其重要的推动者——电子元件行业。 数据从原始输入到有价值见解的旅程，见证了现代电子元件的奇迹。这是一段迷人的旅程，穿越了先进的处理器、高速存储单元、复杂的传感器和电源管理电路。每个阶段都代表着一个关键的节点，由能够将数据转化为知识和可行智能的元件所促成。 电子元件行业不仅仅是一个推动者，而是这个由AI和ML驱动的时代的脊梁。通过不断的创新和适应，该行业培育了AI和ML的增长和演变。在本文中，我们将探讨这一至关重要的关系，探索元件行业如何推动AI和ML应用的进步，反过来，又是如何推动我们集体向着一个更智能的未来迈进。 理解对AI和ML的需求 人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的需求在各个行业中呈指数级增长。公司正在利用这些先进技术来自动化任务、改善决策制定并提供个性化体验，推动需求达到前所未有的水平。然而，AI和ML算法的复杂性需要巨大的计算能力和特定的组件。 实现AI和ML的承诺是一个挑战，这个挑战不仅仅在于软件和算法——它还需要强大而高效的硬件。例如，处理机器学习所需的大量数据需要强大的处理器。模仿人脑功能以实现AI的神经网络，需要专门的图形处理单元（GPU）来进行它们密集的计算操作。此外，AI和ML系统需要快速可靠的存储组件来存储和检索数据，以及高效的电源管理电路来最大化系统性能。 推动AI和ML的关键组件类别 AI和ML应用的广泛领域需要多样化的电子组件。这些组件的每一个类别在AI和ML系统的功能性、性能和效率中都扮演着关键角色。 处理器 是AI计算的基石。 中央处理器（CPU）提供多功能性，而 图形处理器（GPU），凭借其并行处理能力，特别适合处理人工智能（AI）和机器学习（ML）算法中常见的密集矩阵和向量运算。此外，专为AI计算设计的专用AI芯片，如 谷歌的张量处理单元（TPU），为TensorFlow（谷歌自己的AI软件框架）优化，以及Graphcore的智能处理单元（IPU）提供高性能和能效。 内存组件对于处理AI和ML系统处理的庞大数据至关重要。高速内存技术如 动态随机存取内存（DRAM）和 闪存提供快速数据访问，而如 阻变随机存取存储器（RRAM）和 磁阻随机存取存储器（MRAM）等新兴技术提供了改进的性能和耐用性。 传感器构成了AI和ML系统与物理世界之间的接口，捕获这些系统学习的数据。 传感器 阅读文章
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