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Imagination荣获2024全球电子成就奖“年度最具潜力物联网技术企业”
Imagination Tech
1周前
11月5日晚,在全球电子成就奖颁奖典礼上,Imagination荣获2024全球电子成就奖——“年度最具潜力物联网技术企业”大奖。
2024年11月5-6日,国际集成电路展览会暨研讨会(IIC Shenzhen 2024)在深圳顺利召开,作为全球领先的半导体 IP 供应商 Imagination 受邀出席大会,并荣获2024全球电子成就奖——“年度最具潜力物联网技术企业”大奖。
每年一度的 IIC 大会不仅集结了来自全球半导体产业链上下游头部厂商及新锐企业参展,还聚焦探讨多个热门话题——涵盖 IC 设计、EDA/IP、物联网、AI、汽车电子等等,为半导体产业创建了深入交流的机会。大会期间,备受业内瞩目的全球电子成就奖也正式揭晓。
11 月 5 日晚,在全球电子成就奖颁奖典礼上,Imagination 荣获2024全球电子成就奖——“年度最具潜力物联网技术企业”大奖。全球电子成就奖( World Electronics Achievement Awards ) 旨在评选并表彰对推动全球电子产业创新做出杰出贡献的企业和产品,此次获奖正是行业对 Imaginaiton 技术和产品的认可。
Imagination 拥有三十多年的历史,致力于打造半导体和软件知识产权(IP),在行业中引领技术创新,使客户在竞争激烈的全球技术市场中获得足够优势。公司专注于图形处理器(GPU)、人工智能(AI)等 IP 技术的研发,聚焦汽车、移动设备、消费类电子、桌面级电脑和数据中心等多个细分市场。
与此同时,Imagination产品总监郑魁受邀出席圆桌讨论,与其他嘉宾围绕“边缘:寻找算力与能效的极限”展开讨论。针对这一主题,郑魁表示,从半导体IP 厂商的角度看,Imagination 更强调 PPA (功耗、性能和面积)的持续提高与演进。其中有很多可量化的指标,例如单位面积上的性能表现,每功耗的性能表现等。
Imagination
产品总监郑魁
他认为,在讨论“算力极限”时,需要考虑一个具体的应用,“因为我们在追求 PPA 或性能、功耗时,会做一些 trade-off (权衡)。特别是针对一些特定应用类型,怎样一个综合芯片或是计算架构的表现是最合适这个应用的?这是我们理解的更好的架构需求。”
同时,在 AI 被反复提及的今天,郑魁也谈到了 Imagination 对 AI 的思考。他表示,结合客户 AI 的落地场景不同,如手机、无人驾驶、AIPC等,大家所采用的算法不同,包括网络规模跟参数有很大区别,相同的计算架构如何去满足广泛的 AI 应用落地;同时,以自动驾驶、大语言模型为例,算法在不断快速迭代,计算架构如何满足未来算法的快速迭代。这些也是 Imagination 面临的挑战。基于此,Imagination 选择 GPGPU 这样通用处理器的演进路线,提供更高的 GPU 性能和灵活性,用以满足客户对算力的需求。
END
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(添加请备注公司名和职称)
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获取更多物联网、智能穿戴、通信、汽车电子、图形图像开发等前沿技术信息,欢迎关注 Imagination Tech!
11月5日晚,在全球电子成就奖颁奖典礼上,Imagination荣获2024全球电子成就奖——“年度最具潜力物联网技术企业”大奖。
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每年一度的 IIC 大会不仅集结了来自全球半导体产业链上下游头部厂商及新锐企业参展,还聚焦探讨多个热门话题——涵盖 IC 设计、EDA/IP、物联网、AI、汽车电子等等,为半导体产业创建了深入交流的机会。大会期间,备受业内瞩目的全球电子成就奖也正式揭晓。
11 月 5 日晚,在全球电子成就奖颁奖典礼上,Imagination 荣获2024全球电子成就奖——“年度最具潜力物联网技术企业”大奖。全球电子成就奖( World Electronics Achievement Awards ) 旨在评选并表彰对推动全球电子产业创新做出杰出贡献的企业和产品,此次获奖正是行业对 Imaginaiton 技术和产品的认可。
Imagination 拥有三十多年的历史,致力于打造半导体和软件知识产权(IP),在行业中引领技术创新,使客户在竞争激烈的全球技术市场中获得足够优势。公司专注于图形处理器(GPU)、人工智能(AI)等 IP 技术的研发,聚焦汽车、移动设备、消费类电子、桌面级电脑和数据中心等多个细分市场。
与此同时,Imagination产品总监郑魁受邀出席圆桌讨论,与其他嘉宾围绕“边缘:寻找算力与能效的极限”展开讨论。针对这一主题,郑魁表示,从半导体IP 厂商的角度看,Imagination 更强调 PPA (功耗、性能和面积)的持续提高与演进。其中有很多可量化的指标,例如单位面积上的性能表现,每功耗的性能表现等。
Imagination
产品总监郑魁
他认为,在讨论“算力极限”时,需要考虑一个具体的应用,“因为我们在追求 PPA 或性能、功耗时,会做一些 trade-off (权衡)。特别是针对一些特定应用类型,怎样一个综合芯片或是计算架构的表现是最合适这个应用的?这是我们理解的更好的架构需求。”
同时,在 AI 被反复提及的今天,郑魁也谈到了 Imagination 对 AI 的思考。他表示,结合客户 AI 的落地场景不同,如手机、无人驾驶、AIPC等,大家所采用的算法不同,包括网络规模跟参数有很大区别,相同的计算架构如何去满足广泛的 AI 应用落地;同时,以自动驾驶、大语言模型为例,算法在不断快速迭代,计算架构如何满足未来算法的快速迭代。这些也是 Imagination 面临的挑战。基于此,Imagination 选择 GPGPU 这样通用处理器的演进路线,提供更高的 GPU 性能和灵活性,用以满足客户对算力的需求。
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