莱迪思博客

每年PC厂商都会推出一系列新的笔记本电脑，它们通常都配备了最新的技术和功能，旨在提供出色的用户体验。从以往的经验来看，这些创新主要集中在外观尺寸，屏幕增强和用户界面等方面。而AI（人工智能）和ML（机器学习）的日益普及开辟了一个充满可能性的新世界，PC厂商和生态系统巨头都在寻求将这些先进的新功能添加到其产品功能集中。 在本篇博文中，我们将讨论PC中AI/ML功能的增长趋势，为什么FPGA非常适合实现这些新的体验，并举例说明采用莱迪思技术的PC解决方案。 使用AI/ML功能优化PC用户体验 对于世界各地的许多人来说，他们一天中的大部分时间都是在电脑屏幕前度过的。正因为如此，系统设计人员希望能够创造一些提高日常效率的方法。AI/ML功能（如存在检测和注意力跟踪）不仅仅能让您获得满意的用户体验。它们还能实实在在地节省电池电量，甚至提供数字健康功能，如防止眼睛疲劳和敦促用户采用合理的坐姿。事实上，莱迪思解决方案可实现注意力跟踪功能，延长了高达28%的电池使用时间。 除了提高效率，AI/ML功能（例如旁观者检测）还有助于防止黑客窥视，保护用户隐私。随着系统设计中用于处理音频和视频呼叫数据的资源越...

在今年的国际嵌入式展会（Embedded World）上，莱迪思研发高级副总裁Steve Douglass带来了一场主题演讲，阐述了嵌入式系统设计中软件和硬件层面具备灵活性和适应性的重要意义，这有助于跟进当今和未来重要的技术趋势。本文对该场演讲做了简要回顾。 我们所处的行业正面临深刻的技术变革，这些变化从根本上重塑了我们的世界。全球5G的普及为更多低功耗、低延迟互连设备的爆发奠定了基础，几乎所有设备和系统都在接入互联网。我们不仅将数十亿台设备连接到互联网，而且还配备了更多的传感器——摄像头、麦克风、雷达、激光雷达、加速度计，这些传感器的加入让设备感知周围的世界能力更强。计算机视觉和网络边缘计算的发展进一步加强了这些设备的功能，将其转变为我们周围环境不可或缺的一部分。这些设备将生成大量AI的数据，导致网络边缘智能的爆发式增长。 这些趋势的融合使得人们对更加灵活和适应性更强的嵌入式设计的需求增加，从而跟上不断发展的技术要求。想要避免全面的、自下而上的重新设计和部署，系统设计人员必须做好充分准备面对一系列关键挑战，包括不断增加的计算要求、系统功能扩展、不断升级的安全...

人工智能和机器学习革命持续席卷多个应用领域，尤其是网络边缘应用。安全摄像头、机器人、工业设备、客户端PC甚至玩具等网络边缘设备现在都可以支持AI/ML功能，为用户带来了新的功能和体验。行业分析公司ABI Research表示，网络边缘AI 芯片组市场“过去经历了强劲增长，预计到2024年将继续增长至710亿美元规模，而2019年至2024年的复合年增长率高达31%。如此强劲的增长是因为AI推理工作负载由云端向网络边缘迁移，尤其是在智能手机、智能家居、汽车、可穿戴设备和机器人行业。” 然而，让客户端计算设备具备“智能”给产品设计带来了新的挑战。AI/ML作为一项新兴技术，许多OEM没有足够的团队经验或时间来从头开始设计解决方案。另一方面，用于训练客户端计算设备的算法正快速发展，因此开发人员也在寻找可现场升级的AI/ML解决方案。但对于许多网络边缘AI/ML应用的开发人员来说，最关键的问题在于如何在使用电池供电的设备中提供足够的处理性能来实现AI/ML功能？ 为了解决这些问题，应用开发人员和OEM需要使用灵活的硬件和软件解决方案，实现低功耗下...

您对CES 2018展会上产品和技术的印象如何？今年的展会为与会者们带来了行业巨头和创业公司的热门创新产品。从看上去有点奇怪到“要是以前有你就好了”的设备，今年CES展会的热点是融入到生活中方方面面的智能应用。

1983年12月21日，一名顶着一头Mullet长发，穿着喇叭裤的年轻工程师搭乘飞机前往俄勒冈州波特兰市，加入了当时还是一家初创公司的莱迪思半导体公司，他的员工编号是#31。他放弃了在佛罗里达州墨尔本Harris Corp.的稳定工作，来到了他认为最有可能施展潜力的地方。当时，他对莱迪思使用的EEPROM技术颇有兴趣和见地。

我拥有的第一台“电脑”是一把计算尺。按照今天的标准，你可以说铅笔是我的终端，计算尺是我的计算系统。现在的人们可能已经看不上计算尺了，但我的计算尺确实实现了物尽其用。在商业领域中，基于服务器的计算系统风靡一时。那些早期系统是集中式计算架构系统的代表作。