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日常记录（3）硬件相关
https://blog.csdn.net/qq_41844618/article/details/104347445
66130编辑于 2021-12-09 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
SuperMicro：AI存储硬件方案
SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-1 云厂商 AI存储方案 大规模 AI/GPU 集群基础设施。按可扩展单元 (SU，也称为 Pod，例如 256 个 GPU) 进行扩展。 SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-2 企业级AI存储方案 Pod 级别的部署（较云厂商规模、性能要求降低） 企业用例，推理与训练的比较 存储需求： • 全 NVMe 或 PB 级别的分层存储 SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-3 基础计算硬件方案 在执行 AIOps 和 MLOps 时： • GPU 密集型服务器加速 AI 训练和推理。 SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-5 计算+存储（性能层）+容量层 方案 所有训练数据集和模型都存储在本地 • 数据湖使用容量优化的存储。 SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-6 方案验证 机架视角的集群组网方案 解决方案架构，分为三个层次： 1.
1.4K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
智能硬件趋势：AI让硬件聪明 垂直细分成主流
今年CES上，除了智能汽车大出风头，另一个处处可见的则是智能硬件产品了。 如果2014年CES展更多的是智能硬件的试探，今年则是智能硬件的“布局”之年。 在硬件复兴的“风口”之下，无论是大厂商还是创业公司都已经推出智能硬件产品，或者搭建智能硬件相关的平台系统。 回顾2014年，各大厂商都在智能硬件领域有所动作。 今年CES上，以可穿戴设备为例，主流大厂中，索尼推出加载Android Wear 系统的SmartWatch 3，联想发布了第一款智能穿戴设备—搭载E-Ink屏幕的智能手环。 从今年CES来看，尽管智能硬件产品“虚火”尚存，将人工智能引入硬件让硬件真正智能，以及垂直细分化等趋势是未来智能硬件产品值得肯定的方向。 腾讯在去年的全球合作伙伴大会上，宣布构建QQ、微信硬件开放平台的战略，推动连接智能硬件及线下服务。
2.3K100发布于 2018-01-31 - 来自专栏想比AI跑得更快点
硬件别装睡，让AI进去
因为它说明了，很多看起来封闭的旧硬件，只要还留着一点局域网能力，比如能接收音频投放、能显示图片、能打开网页、能响应某个本地接口，就有机会被 AI 从抽屉里捞出来，重新安排一个岗位。 AI Agent 遇到“硬”门槛 AI Agent 正在把过去很极客的事情变得普通。但同时，硬件世界的开放程度，却明显跟不上 AI 的发展速度。 很多软件服务早已给 AI Agent 提供了接口。 比如 MCP、CLI、API，AI 可以通过这些方式直接调用传统软件的能力。就像麦当劳都有 MCP 服务最懂AI的快餐企业出现了。但硬件设备还不太一样。 硬件涉及商业安全、隐私和稳定性；普通用户也没有对应的技术能力。但现在情况变了。人人都是程序员，人人都有 DIY 需求啊。 硬件厂商开放的步伐迈的还是太小了。 用 Codex 复活 Kindle，只是在狭小的硬件开放空间里做了一个微不足道的尝试。开放硬件接口，让AI进去，才能有更丰富的业态可能，也是实现物理AI的第一步。
17010编辑于 2026-06-24 边缘AI硬件优化策略解析
这些流畅交互的核心是边缘AI——直接运行于智能手机、可穿戴设备和物联网设备上的AI技术，提供即时直观的响应。什么是边缘AI？ 边缘设备在处理能力、内存和电池寿命方面受到严格限制，需在有限硬件规格下执行复杂任务。 模型优化应从选择或设计特别适合设备硬件能力的模型架构开始，然后针对特定边缘设备进行精细化调整。NAS技术使用搜索算法探索大量可能的AI模型，找到最适合边缘设备特定任务的模型。 经验表明："最佳"AI模型不一定是最炫酷的新设计或理论效率最高的模型。对边缘设备而言，最重要的是模型与实际运行硬件的匹配程度。硬件也在快速演进。 每年都在架构、制造和集成方面取得进展，确保硬件与AI趋势保持同步。边缘AI的发展之路边缘AI模型部署因生态系统的碎片化而更加复杂。由于许多应用需要定制模型和特定硬件，缺乏标准化。
38900编辑于 2025-09-15- 来自专栏GitHub项目
智能硬件 AI 语音助手 IHAVA
智能硬件AI语音助手IHAVA是腾讯云小微推出的一款AI语音助手，主要面向智能硬件行业，提供前沿的AI语音全链路能力、硬件方案咨询及认证服务，整合腾讯系优质内容和服务，打造全方位的自然人机交互体验。 该方案支持Linux、Android、RTOS等多种操作系统，灵活提供云端API和设备SDK两种接入方式，让硬件迅速获得本地智能和云端智能。 IHAVA还提供行业前沿的全链路AI语音技术，包括语音识别、语义理解、语音合成、知识图谱、AI识图能力以及机器翻译等能力。 对于需要智能硬件AI语音助手的企业或个人开发者，IHAVA是一个不错的选择。它可以提供全方位的AI语音技术支持和硬件方案咨询，帮助开发者快速实现智能语音交互功能，提升产品的用户体验和市场竞争力。 总的来说，智能硬件AI语音助手IHAVA是一款功能强大、灵活可扩展的AI语音助手，对于需要实现智能语音交互功能的智能硬件产品来说，是一个很好的选择。
3.4K10编辑于 2024-05-19 - 来自专栏TechBlog
AI开发硬件基础经验
AI开发硬件基础经验 笔记本选配 出于通勤等因素，建议型号 MacBook Air M1 16+ 256 MacBook Pro M1 16 + 256 M1芯片的mbp非常强大，发热不严重 intel酷睿系列:i3(入门办公). i5(主流).i7(高端级), i9(发烧级).eg: 12700k,12900k… AMD锐龙系列:R3(入门办公).R5(主流).R7(高端).R9(发烧级 电源建议：3080 12G 选用850w，3090选用1000w 牌子：振华、海韵都可 N卡进化历程 在第三代的Kepler架构里，FP64单元和FP32单元的比例是1:3或者1:24。 Intel收购的Movidius公司推出的图像处理与人工智 从目前的实践来看，AI算法和传统HPC算法相比，对精度的要求低得多。因此我们看到很多AI芯片主要强调在FP16或者INT8中的精度。 可以说，对目前AI芯硬件效率的提升，低比特精度有很大贡献。 机箱 机箱风扇如何分配？
1.5K30编辑于 2023-10-13 - 来自专栏贾维斯Echo的博客
计算机硬件组成（3）
（对硬件损耗巨大，极易损坏，要做好监控，防患于未然） 服务器分类： 尺寸：1U、2U、4U 外形： 塔式 小型机----》高端定制（过时） 云主机 品牌：dell、惠普、IBM 计算机硬件组成 ： CPU（控制器+运算器） 储存器： 内存--------》内存条：存取速度快，断电即消失 外存--------》机械硬盘：存取速度慢，断电不消失 输入设备 输出设备 计算机三大核心硬件：CPU、内存 ）*** cache：把硬盘的数据在内存中缓存好，cpu取的时候可以直接从内存中读取，从内存中读取数据，这个存数据的内存空间称为缓存区（cache）*** 内核态和用户态 内核态——>操作系统正在控制硬件 ：cpu、内存、硬盘等 3.BIOS读取CMOS存储器中的参数，选择启动设备 4.从启动设备上读取第一个扇区的内容（称之为主引导记录mbr）（MBR主引导记录512字节，前446为引导信息，后64为分区信息
71420编辑于 2023-10-18 - 来自专栏石开之旅
硬件笔记（6）----USB学习笔记3
USB 规范中对实际的计算公式进行了解释，这些计算由 USB 硬件进行，这样可确保能够发出正确的响应。数据操作的接收方对数据进行 CRC 检查。如果两者匹配，那么接收方将发出一个 ACK。
1.8K30发布于 2019-07-02 - 来自专栏机器之心
算法、硬件、框架，2019年AI何去何从？
自动硬件也进行了升级。Jetson AGX Xavier 是一款英伟达希望能够推动下一代自动驾驶技术的板级模块。 自动驾驶模型可以在云端使用 3D 模拟环境进行训练，然后直接部署到车内。如果你一直梦想着构建自己的自动驾驶车汽车，这就是一次机会，你不用启动一个有风投支持的公司就能做这件事。 接下来是什么？ 将注意力转移到决策智能上 算法、基础框架、硬件相关的部分已经涉及到了——为了让 AI 比以往任何时候更有用，业界开始意识到，让 AI 开始应用的最大阻碍在实用方面：你如何在生产中将 AI 从一个想法变成有效 以后我们会看到更多这种硬件，而不是通用硬件。 对训练数据更少的依赖 有标签的数据通常都是既昂贵又不可访问的。这条规则下很少有例外。 原文链接：https://medium.com/thelaunchpad/what-is-the-next-big-thing-in-ai-and-ml-904a3f3345ef
81440发布于 2019-03-15 - 来自专栏ADAS性能优化
AI硬件：比看起来更难
提出了基于“Domain-Specific Architectures（特定领域的体系结构）”硬件设计的机遇和要求。“ DSA”概念不仅适用于新颖的硬件设计，而且适用于深度神经网络的新软件体系结构。 硬件在哪里？ 事实上，自上次峰会以来，很少有新芯片投入量产。当然 高通 的855和 阿里巴巴 汉光800是个例外。 即使配备了创新设计和世界一流的工程团队，该芯片也经过了3年的工作被搁置。 大约一年前，英特尔明智地返回了图纸，提供了更多的经验和客户反馈，以弄清楚它如何与NVIDIA已有3年历史的V100 TensorCore技术（仍是业界最快的AI芯片）竞争。 Observation #3: NVIDIA is still on top NVIDIA数据中心业务部门副总裁兼总经理Ian Buck勇敢地登台成为活动的最后一位演讲者，站在数百名致力于将NVIDIA
57420编辑于 2022-05-13 - 来自专栏AI学习笔记
FlashAttention - 3 精解：硬件感知 Attention 优化
未来，有望将其扩展到其他硬件平台，如 AMD GPU、Google TPU 以及各类专用 AI 芯片。 通过与不同硬件厂商合作，开发针对性的优化方案，使 FlashAttention-3 能够在各种硬件上发挥最佳性能，推动 AI 模型在更多设备上的部署和应用。 复杂场景下的稳定性保障 ：在实际应用中，AI 模型往往面临各种复杂场景，如数据分布偏移、硬件故障、多任务并发执行等。 对于广大 AI 研究者和开发者而言，FlashAttention-3 无疑是一个极具价值的工具和方向。 希望本文能够成为你深入了解 FlashAttention-3 的基石，助你在 AI 的技术浪潮中勇往直前。参考文献1 Huang, R., et al.
1.7K01编辑于 2025-07-09 - 来自专栏Rice嵌入式
R-Plan - Little Box硬件篇 (3)
功能列表如下： 模块功能BK7252U WIFI模块作为主控（主频180MHz）及wifi联网功能BLE辅助配网摄像头OV7670图像识别，拍照LCD图片显示，时间显示，环境温湿度显示SHT3X获取环境温湿度 MIC录音，语音识别控制，声波配网，喇叭录音播放，音乐播放SD card保存图片，存放音乐，数据存储 硬件篇 硬件设计采用两片PCB通过排针叠罗汉，中间放置摄像头，喇叭，麦克风，电池。 下面介绍各个子模块的原理图： BK7252U WIFI模块原理图 摄像头OV7670原理图 LCD原理图 电池充电IC原理图 USB转TTL电平（串口）原理图 功放芯片原理图 SHT3x温湿度传感器原理图 麦克风原理图 SD card（采用一线）原理图 TYPE-C接口原理图 整体原理图 3D图 顶层 底层 总结 这是R-Plan的第一个硬件项目，这个项目将会把每一个实现的功能写成文章分享 第一版的硬件已经上传到R-Plan仓库：https://github.com/RiceChen/R_Plan.git。喜欢的记得给个star。 目前R-Plan已经有4颗米粒了，后续不断增加米粒。
83810编辑于 2022-05-10 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《AI芯片：如何让硬件与AI计算需求完美契合》
它就像是人工智能的“超级大脑”，以强大的计算能力支撑着各种复杂的AI应用。那么，AI芯片究竟是如何将AI计算需求与硬件架构巧妙结合的呢？让我们一同深入探寻其中的奥秘。 同时，由于FPGA可以在硬件层面进行优化，它也能够在一定程度上提高AI计算的效率。 算法与硬件的协同设计 为了更好地满足AI计算需求，AI芯片的设计注重算法与硬件的协同。在芯片设计阶段，充分考虑AI算法的特点和需求，对硬件架构进行针对性的优化。 例如，针对深度学习中的卷积神经网络（CNN），一些AI芯片专门设计了卷积计算单元，优化了卷积运算的硬件实现方式。同时，在算法层面，也会根据硬件的特性进行调整和优化，以充分发挥硬件的性能。 通过算法与硬件的协同设计，实现了AI计算效率的最大化。 面临的挑战与未来展望 尽管AI芯片在将AI计算需求与硬件架构结合方面取得了显著进展，但仍面临一些挑战。
85310编辑于 2025-02-02 - 来自专栏VRPinea
Made by Google|谷歌发布Pixel 3系列手机，比起硬件更多的是展示其AI实力
Pixel 3&Pixel 3 XL： 毫无秘密的新品，但有AR和AI摄像撑场子 硬件配置：缺乏惊喜 谷歌这次的Pixel 3 XL可以说是开创了“新机花式泄露”法。 Pixel3&Pixel 3 XL硬件参数对比 由图可见，两款手机主要是在屏幕尺寸与材质细节、机身比例，以及电池续航上有所差异。而在系统、处理器等其他重要的硬件参数上并无不同。 总体而言，与Pixel2相比，本次的新品在硬件参数上，并未给大家带来惊喜，竞争力也一般。 那么，Pixel 3和Pixel 3 XL的亮点到底在哪儿呢？ Night Sight是Pixel 3的另一种新模式，将利用计算摄影和AI来改进低光照，而无需开启闪光灯。 ? 对于Pixel3和Pixel 3 XL，谷歌更多的是借助这一系列手机，突出其所擅长的AI领域的实力和最新成果，以更好地展示其整体的软硬件生态。
1.2K20发布于 2018-10-19 AI硬件发布！企业微信再升级
纪要自动存档：沟通记录自动保存至消息页，AI还会秒输出可分享的会议纪要。待办自动提醒：AI会根据对话内容自动分配待办事项，帮你推进todo。 拜访结束后，面聊AI会自动提炼一份详尽的沟通纪要，准确提取客户的核心需求、下单顾虑、交付时间、预算范围和下一步跟进意向。这些总结还能一键转发给微信客户，让后续的团队协同跟进有据可查。 新能力、新场景之外，新硬件也来了——为了给企业用户提供更极致的线下沟通记录体验，企业微信联合首发多款AI硬件：○ 快速启动：走廊偶遇、灵感突发时，一键即可秒速启动记录。 ○ 超长续航：不再担忧长时间录音导致手机电量告急，AI硬件超长续航告别电量焦虑。 全新AI硬件将与企业微信「记录面聊」无缝互联，让每一个有价值的灵感被留存，让每一次线下沟通被沉淀，大家可通过全平台搜索“企业微信录音笔”进行体验。
46010编辑于 2026-07-09全球AI投资：硬件狂飙与应用落差
全球AI投资集中涌入硬件与大模型2026年初，英伟达CEO黄仁勋提出了AI产业“五层蛋糕”框架：能源、芯片、基础设施、模型、应用，本报告沿用这一框架，逐层分析全球AI投资现状。 一旦海外AI板块估值回调甚至泡沫破裂，则可能通过港股通、中概股联动及市场情绪等渠道向国内传导。图3 AI产业链上企业间的循环交易情况数据来源：Bloomberg。 数据截至2026年3月10日关联交易使真实需求更难以辨识。彭博社追踪了芯片厂商、云厂商与AI独角兽间的循环交易（图3）。 据美国Challenger公司2026年4月2日发布的报告，AI在2026年3月首次成为美国裁员首要原因，当月AI相关裁员1.5万人，占月度裁员总量的25%。 中国加快AI投资的政策建议当前全球AI投资高度集中于硬件，应用回报远未兑现，而中国在电力成本、模型效率和国产芯片替代等方面已形成差异化优势。
1.3K20编辑于 2026-04-16- 来自专栏JadePeng的技术博客
AI集群通信中的软硬件介绍
AI集群通信实现方式 AI集群是由多台包含CPU、内存、GPU的服务器组成，需要考虑机器内通信和机器间通信。 通信协调硬件 GPU与GPU 通过nvlink，GPU和CPU也通过NVLink绿色线 CPU通过总线共享内存 服务器之间，通过RDMA网卡 PCIE PCIe 5.0 最高速率是32G NVLink NCCL NCCL 架构和工作流程: NVIDIA AI 库依赖 NCCL 提供编程抽象，通过高级拓扑检测、通用路径搜索和针对 NVIDIA 架构优化的算法，针对每个平台和拓扑进行高度调整。 Pytorch中，MPI和NCCL 对比，MPI主要是CPU，NCCL是GPU： 总结 硬件通过PCIe、NVLink、RDMA来针对不同场景实现硬件通信，软件主要是MPI和NCCL。
2.5K41编辑于 2023-02-16 - 来自专栏linux运维
硬件维护问题：硬件维护不当，导致硬件故障
检查当前硬件状态首先，我们需要检查当前系统的硬件状态。 常见的硬件维护问题及解决方案2.1 硬盘维护不当问题：硬盘维护不当，导致数据丢失或性能下降。解决方案：定期检查硬盘健康状态，备份重要数据。 2.6 散热维护不当问题：散热维护不当，导致硬件过热或性能下降。解决方案：定期清理散热器和风扇，确保散热良好。示例：使用压缩空气清理散热器和风扇：关闭计算机并断开电源。 2.7 环境维护不当问题：环境维护不当，导致硬件受潮或积尘。解决方案：保持良好的工作环境，避免潮湿和灰尘。示例：保持机房通风良好，使用防尘网和除湿器。3. 使用自动化工具进行硬件维护工具：Ansible介绍：Ansible 是一个自动化工具，可以用于远程管理和配置多台主机。
1.6K10编辑于 2025-02-07 - 来自专栏云云众生s
AI、硬件和开放模型：朝着Linux方向发展
崛起中的Open AI模型正在撼动AI市场，打破了专有模型在专有硬件上运行的垄断局面。 兴起的开放AI模型正在撼动AI市场，打破了专有模型在专有硬件上运行的垄断地位。 包括谷歌和亚马逊在内的云提供商正争先恐后地将开放模型部署到其专有芯片上。 “如果你想跑得快，就独自一人；如果你想跑得远，就一起同行，”AI硬件公司Axelera的首席执行官说。 我们是如何走到这一步的？ AI时代伊始与PC时代非常相似，专有的Windows软件只能在x86硬件上运行。 相比之下，英伟达的GPU是通用的AI加速器，可以运行任何PC或AI应用程序。 Hugging Face正在推动专有硬件上的开源AI发展。
47610编辑于 2024-12-28
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