.ISP支持设置不同的ISP的online output和axi output。...其中online output通过json字段“isp_stream_output”进行开关，J6E中CPE0的output format为YUV422，CPE1的output format为YUV420。...使用的json字段为“isp_dma_output_format”，支持的配置信息如下：.....ty

..前言.....本文作为Transformer模型部署的下篇，会以典型的Lightglue算法为例，介绍优化的完整流程。... . ...Lightglue性能优化实战......LightGlue 是一种高效且鲁棒的 图像特征点匹配算法，其核心目标是在两张输入图像之间自动找到语义一致的关键点对应关系，从而为 SLAM、三维重建、图像配准、视觉定位 等任务提供精确的几何约束信息。传统的匹配方法（

..前言.随着深度学习的快速发展，Transformer算法在各类AI任务中都得到了广泛关注。然而，Transformer的部署面临计算量大、延迟高等挑战，地平线计算芯片能够支撑Transformer算法的高效推理，可以成为用户在边缘平台部署Transformer算法的优先选择。本文将对Transformer性能优化方法做出详细说明。. ...性能优化策略.尽管地平线计算芯片和配套的算法工具链具备

.2025年6月4日，全国标准信息公共服务平台公示关于征求《智能网联汽车 组合驾驶辅助系统安全要求》拟立项强制性国家标准（以下简称标准）项目意见的通知。.该标准由工信部提出，委托全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分会执行。本项目周期22个月，于2024年3月22日申报。公示开始日期为2025年6月4日，公示截止日期为2025年7月4日。..该标准对组合驾驶辅助系统的安全性，做了详细的要求。其中包

原论文信息如下：. ... 论文标题:From Forecasting to Planning: Policy World Model for Collaborative State-Action Prediction 发表日期:2025年10月 作者:Zhida Zhao, Talas Fu, Yifan Wang, Lijun Wang, Huchuan Lu 发表单位:大连理工大

功能安全机制包括上电自检测试、错误注入、runtime时错误监测与上报。.其中，错误注入常用于验证测试功能安全机制的有效性。.针对ISP，可使用如下命令进行功能安全错误注入 （如下为J6E/M/P的isp hw0的错误注入命令） ：. ....stl_service_tool -F 1 -m 501 -f 12 -c 51.stl_service_tool -F 1 -m 501 -f 12 -c

声明：本文主要参考最下方几篇参考文献进行学习整理，如有错漏，请评论指出，会及时修改，感谢~基础格式：FP8 与 INT8FP8（8 位浮点）简介FP8 是一种浮点表示格式，通过 “符号位 + 指数位 + 尾数位” 的组合表示数值，主流标准包括 NVIDIA 的 E4M3（4 位指数 + 3 位尾数）和 E5M2（5 位指数 + 2 位尾数）。优势：保留浮点特性，动态范围远超整数格式（如 E5M2

> 声明：本文主要参考开源资料进行学习整理，如有错漏，欢迎评论交流~整个部署流程涉及到网络结构的数据流包括：float train训练、float eval推理、calib、qat训练、qat eval推理、导出部署、qat eval回灌推理，建议使用一套forward，不要存在多forward的情况（特别是prepare时 算子替换的hook注册在forward上，换成xxx_forward_x

.ISP除了提供2a相关的对外api还提供了一些功能api，2种api配合使用，丰富ISP的对外能力。...hb_isp_run_algo/hb_isp_pause_algo，ISP提供该接口进行对2A算法的开关控制，用户可通过该接口实现对2A参数的手动输入控制和自动控制的切换。...hb_isp_set_module_control/hb_isp_get_module_control：该组接口主

# J5 softmax 算子约束替换方法..在将深度学习模型部署到地平线J5开发板上时，我们遇到了一些与量化编译相关的挑战，尤其是与`softmax`操作的性能问题。在进行模型量化时，我们发现`softmax`中的一个关键算子——`reducesum`的维度超过了BPU（硬件加速单元）的限制，导致模型在推理时出现了分段现象，并且性能不如预期。本文将详细介绍如何解决这一问题，并提升模型推理性能。.

.前言.笔者在前面两篇文章【LLM量化技术介绍 - 1】LLM量化技术概述及AWQ和GPTQ介绍 和【LLM量化技术介绍 - 2】SmoothQuant原理及量化技术详解 中，重点介绍了大语言模型（LLM）中激活和权重的量化原理与方案。LLM中的键值缓存（KV Cache）虽然大大减少了重复计算，但它同样带来了巨大的显存和带宽开销。为了节省显存、降低带宽、提高吞吐率，研究者自然想到对 KV Cac

.前言.在前面【LLM量化技术介绍-1】LLM量化技术概述及AWQ和GPTQ介绍这篇文章中，我们已经对LLM量化技术进行的简介，同时还对LLM常用的AWQ、GPTQ量化技术进行了比较详细的介绍。本篇文章将在前文基础以及学术论文，对LLM量化的关键技术SmoothQuant进行介绍。.SmoothQuant技术出现的背景.当我们把大语言模型（LLM）的参数数量增加到 67 亿个以上时，激活过程中会出

| 文档版本 | 修订内容 | 修订时间 |.| :---- | :---- | :---- |.| v1.4 | 新增 5.1-模型推理异常问题分析步骤新增 5.3-文件描述符超限确认新增 5.4.1-UCP日志关键信息分析第 5 章目录顺序对应调整 | 2026/08/19 |.| v1.3 | 新增 10-UCP中继续模式使用 | 2026/07/07 |.| v1.2 | 新增 9-UCP

..简介&提出背景.思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 是一种通过中间思考步骤增强大语言模型推理能力的方法。视觉思维链 (Visual Chain-of-Thought, VCoT) 将思维链从文本模态扩展到图像模态，以图像作为中间思考步骤，被用来提升多模态大模型的思考能力。.VCoT-Grasp以多模态大模型为基础，将视觉思维链引入机器人抓取任务中来提升抓取质量。与已有语言驱

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.本篇是激光雷达系列的第一篇文章，主要介绍激光雷达的基本原理、分类和发展趋势。..1. 基本概念和分类.1.1 简介.激光雷达（Lidar，Laser Detecting and Ranging，激光探测和测距）是一种通过发射和接收激光束，来实现目标检测的感知元件。激光雷达一般通过测量发射和接收激光束的时间差（ToF，Time of Fly）或者频率差，来确定目标信息。激光雷达在短时间内可以获取大

| 文档版本 | 修订内容 | 修订时间 |.| :---- | :---- | :---- |.| v1.1 | 同步E/M调优文章更新：conv+add 融合拆分方法；新增QAT训练常见异常排查文章跳转 | 2026/07/13 |.| v1.0 | 初始版本 | 2025/10/22 |..# QAT调优流程.**流程总览：**.>针对J6P/H的硬件特性，以int8+int16+fp16的

一、            算子约束条件.Matmul算子在j6上，OE3.0.31支持单输入int16量化，OE3.2.0及以后版本支持双int16量化，可以根据实际情况与数据输入范围、输入shape大小，选择精度和性能相对比较优化的量化策略，实际依赖于模型结构与数据范围。.二、            插件版本.Hmct插件为PTQ的转换工具插件，针对OE3.0.31、OE3.2.0、OE3.5

.2025年6月4日，全国标准信息公共服务平台公示关于征求《智能网联汽车 组合驾驶辅助系统安全要求》拟立项强制性国家标准（以下简称标准）项目意见的通知。.该标准由工信部提出，委托全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分会执行。本项目周期22个月，于2024年3月22日申报。公示开始日期为2025年6月4日，公示截止日期为2025年7月4日。..该标准对组合驾驶辅助系统的安全性，做了详细的要求。其中包

.2022年5月，连续创业者 Brett Adcock 在硅谷创立人形机器人公司Figure。.2025年9月16日，Figure宣布完成C轮融资，本轮融资规模超10亿美元，企业投后估值同步攀升至 390 亿美元，此轮融资将主要用于加速通用人形机器人在现实场景中的大规模落地应用。.从成立到完成C轮融资仅用三年时间，完成C轮融资后，企业估值达到390亿美元，使其成为当前全球估值最高的人形机器人独角兽