好的產(chǎn)品設(shè)計(jì)是系統(tǒng)性工程，需在?**功能邏輯?（解決核心問題）和 ?商業(yè)可持續(xù)?（成本與量產(chǎn)性）**之間找到精準(zhǔn)平衡點(diǎn)。 電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段雖僅占總開發(fā)成本的10%-15%，卻決定了70%-80%的全生命周期成本和質(zhì)量表現(xiàn)，例如SMD&NSMD的選擇就是如此！ 什么是SMD和NSMD焊盤？ 1）SMD焊盤: 阻焊定義焊盤尺寸（Solder Mask Defined Land Pattern），阻焊開窗比焊盤小，F(xiàn)PC中俗稱壓PAD設(shè)計(jì)。 2）NSMD焊盤: 銅箔定義焊盤尺寸（Non Solder Mask Defined Land Pattern or Copper Defined Land Pattern)，也叫非阻焊膜定義焊盤，阻焊開窗比焊盤大，F(xiàn)PC中俗稱不壓PAD設(shè)計(jì)。 SMD和NSMD的焊點(diǎn)拉力 焊點(diǎn)拉力指錫膏與焊盤的結(jié)合力。 SMD焊盤銅箔面積雖然大，但周圍被阻焊膜覆蓋，僅有一面參與焊接。而相同焊盤尺寸的情況下，因NSMD銅箔的四周也參與焊接，相當(dāng)于有三面都參與焊接， 焊接面積要大于SMD ，因此焊點(diǎn)的強(qiáng)度大一些。 但在PCB或FPC蝕刻生產(chǎn)過程中， NSMD焊盤比較獨(dú)立，容易過蝕或側(cè)蝕 ，需要考慮對(duì)焊盤進(jìn)行合理補(bǔ)償，否則會(huì)導(dǎo)致焊盤偏小，也會(huì)影響焊點(diǎn)強(qiáng)度及焊盤拉力。 SMD和NSMD的焊盤拉力 焊盤拉力指元件焊接后與PCB或FPC基材的結(jié)合力。 SMD焊盤本身銅箔面積大，雖然露出來的面積與NSMD焊盤相同，但實(shí)際與基材接觸的面積大很多， 所以SMD焊盤與基材的結(jié)合力要遠(yuǎn)比NSMD焊盤好 ，焊盤與基材比較牢固，焊盤不容易脫落。 FPC是用覆蓋膜做為阻焊膜，如果用SMD焊盤設(shè)計(jì)，覆蓋膜能壓住焊盤周圍， 俗稱壓PAD設(shè)計(jì) ，這樣會(huì)使焊盤與基材更加牢固。 SMD和NSMD優(yōu)缺點(diǎn) 如何決定使用哪一種焊盤 1）PCB優(yōu)先使用NSMD焊盤 ，但BGA及微小焊盤，如小于0201封裝，建議使用SMD焊盤，防止返修時(shí)焊盤與基材剝離脫落。 2）FPC優(yōu)先使用SMD焊盤 ，阻焊膜可以壓住焊盤四周，走到支撐焊盤強(qiáng)度的作用，防止焊盤脫落。

一、模型架構(gòu) 在閱讀第三章關(guān)于 DeepSeek 的模型架構(gòu)部分時(shí)，我仿佛打開了一扇通往人工智能核心構(gòu)造的大門。從架構(gòu)圖中，能清晰看到 Transformer 塊、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等模塊的協(xié)同運(yùn)作 。這些組件并非孤立存在，而是像精密齒輪般相互咬合，構(gòu)建起 DeepSeek 的運(yùn)行基礎(chǔ)。 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞、注意力機(jī)制對(duì)關(guān)鍵內(nèi)容的聚焦，讓我理解到模型是如何對(duì)輸入進(jìn)行層層處理，從海量數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值信息，這也讓我意識(shí)到架構(gòu)設(shè)計(jì)對(duì)模型性能起著根本性作用，是 AI 具備強(qiáng)大能力的 “骨骼” 支撐。 二、流水線并行 書中關(guān)于流水線并行的內(nèi)容，展現(xiàn)了提升計(jì)算效率的巧妙思路。簡單流水線并行雖存在資源利用率不高的問題，但它是基礎(chǔ)探索，讓 我看到將模型分段處理以實(shí)現(xiàn)流水線作業(yè)的初步嘗試。 而 GPipe 方法的改進(jìn)，通過微批次處理減少并行氣泡，如同給流水線 “疏通血管”，讓計(jì)算設(shè)備的閑置時(shí)間減少，數(shù)據(jù)處理更流暢。這讓我聯(lián)想到工業(yè)生產(chǎn)中的流水線，AI 訓(xùn)練在此處借鑒類似思路，通過優(yōu)化任務(wù)分配和流程，突破硬件限制，追求更高效率，體現(xiàn)了技術(shù)發(fā)展中持續(xù)優(yōu)化、突破瓶頸的智慧。 三、細(xì)粒度量化 細(xì)粒度量化的講解，讓我接觸到 AI 模型在精度和效率間尋求平衡的關(guān)鍵技術(shù)。不同量化方法，如 per tensor、per token 等，針對(duì)數(shù)據(jù)不同部分采用精細(xì)策略，就像給模型數(shù)據(jù) “量身定制” 壓縮方案，在降低計(jì)算資源消耗的同時(shí)，努力減少精度損失。 這背后反映的是 AI 技術(shù)發(fā)展中一個(gè)重要命題：如何在有限硬件條件下，讓模型既跑得快（效率高）又跑得穩(wěn)（精度夠），這種平衡藝術(shù)，彰顯了技術(shù)研發(fā)的細(xì)膩與深度，也讓我明白追求極致性能需要在諸多矛盾中找到精妙的平衡點(diǎn)。 四、Transformer 中的 MoE Transformer 中的 MoE 部分，呈現(xiàn)了模塊創(chuàng)新帶來的機(jī)遇與困境。將 MoE 思想融入 Transformer，通過替換 FFN 層、多機(jī)多卡訓(xùn)練等策略，試圖拓展模型能力?？吹侥Ｐ腿萘恳?qū)＜覕?shù)量增加而擴(kuò)展，能處理更復(fù)雜任務(wù)，讓我感受到創(chuàng)新的潛力。但同時(shí)，通信成本高、訓(xùn)練穩(wěn)定性不足等問題，又像橫在發(fā)展路上的巨石，提醒我技術(shù)創(chuàng)新并非坦途，新架構(gòu)在帶來優(yōu)勢的同時(shí)，也會(huì)伴隨新挑戰(zhàn)。 五、小結(jié) 讀完第三章，DeepSeek - V3 的技術(shù)剖析讓我從架構(gòu)、效率優(yōu)化、精度平衡到模塊創(chuàng)新，全方位感受到 AI 大模型研發(fā)的復(fù)雜與精妙，每一項(xiàng)技術(shù)點(diǎn)都凝聚著智慧，也讓我對(duì)人工智能技術(shù)的深度與廣度有了新認(rèn)知，期待后續(xù)探索能挖掘更多技術(shù)寶藏，見證 AI 發(fā)展的更多可能。

本篇使用算法組件實(shí)現(xiàn)人臉檢測。 一.準(zhǔn)備工作 1.首先使用到EASY-EAI-Toolkit組件，ubuntu掛載目錄下克隆git clone https://github.com/EASY-EAI/EASY-EAI-Toolkit-3576.git 2.下載人臉檢測算法模型https://pan.baidu.com/s/1UflOWeHJOBf1envujW7tEA?pwd=1234 （提取碼：1234 ）。 3.尋找人臉圖片素材，將其與算法模型文件放到EASY-EAI-Toolkit-3576/Demos/algorithm-face_detect/Release路徑下 二.人臉檢測代碼、編譯與測試 1.組件人臉識(shí)別代碼如下 2.開發(fā)板掛載服務(wù)器，編譯 掛載上服務(wù)器后，切換到EASY-EAI-Toolkit-3576/Demos/algorithm-face_detect/路徑下./build.sh 3.運(yùn)行與效果 進(jìn)入開發(fā)板Release目錄，執(zhí)行下方命令，運(yùn)行程序cd Release/ ./test-face-detect faces.jpg 可以看到faces.jpg檢測運(yùn)行25.89ms,人臉數(shù)目18，生成result.jpg如下 可以看到detect.jpg檢測運(yùn)行15.4ms,人臉數(shù)目1，生成result.jpg如下 至此，實(shí)現(xiàn)人臉檢測功能。

我想直接燒錄例程文件夾下的bin格式文件，但是 在BLE Flash Programmer V1.0.1，我只能使用用戶數(shù)據(jù)這個(gè)燒錄文件配置框燒錄，該配置選項(xiàng)只能從地址0x5000開始燒錄，我從該地址燒錄后，CST92F25無法運(yùn)行。 從開發(fā)手冊(cè)可以查到，boot info 是從0x2000開始的，但我無法使用用戶數(shù)據(jù)這個(gè)燒錄文件配置框燒錄0x2000地址。 請(qǐng)問有別的燒錄工具嗎？從0x2000地址開始燒錄

本文將step by step介紹從源碼下載、menuconfig到編譯出BIN的整個(gè)過程。 一、前期準(zhǔn)備 （一）編譯環(huán)境 用的是WSL2，選擇了最新的24.04，剛開始還有點(diǎn)忐忑，怕環(huán)境太新不兼容，后面一步步走下去也沒啥事情。 root@DeepThink:~$ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=24.04 DISTRIB_CODENAME=noble DISTRIB_DESCRIPTION=\"Ubuntu 24.04.2 LTS\" 需要安裝一些基本的開發(fā)工具&模塊，反正一股腦全部敲了好了。 sudo apt install build-essential sudo apt install gcc g++ binutils patch bzip2 flex bison make autoconf gettext texinfo unzip sharutils subversion libncurses5-dev ncurses-term zlib1g-dev subversion git-core gawk asciidoc libz-dev zlib1g-dev libssl-dev 需要注意的是，python3-distutils不需要安裝，24.04也安裝不上，因?yàn)閛penWRT官方特別說了： （二）源碼下載 因?yàn)樵谏掀ā綛anana Pi BPI-RV2開發(fā)板試用體驗(yàn)】配置WSL網(wǎng)絡(luò)環(huán)境訪問Github - RISC-V技術(shù)論壇 - 電子技術(shù)論壇 - 廣受歡迎的專業(yè)電子論壇!）我已經(jīng)配置好WSL可以通過PC的代理高速訪問GitHub，所以我就直接從GitHub上clone源碼了。 git clone https://github.com/BPI-SINOVOIP/BPI-RV2-SF21H8898-OPENWRT-BSP.git 當(dāng)然，如果網(wǎng)絡(luò)訪問GitHub的確慢，也可以通過gitee曲線救國的方式下載源碼，即先通過gitee將源碼從GitHub同步過來，然后從gitee下載源碼。 二、配置系統(tǒng) 配置OpenWRT通過在BPI-RV2-SF21H8898-OPENWRT-BSP目錄下執(zhí)行make menuconfig命令，主要包括開發(fā)板BSP配置、LuCI網(wǎng)頁配置和無線網(wǎng)絡(luò)配置。 （一）feeds配置 feeds.conf.default文件中保存著OpenWRT的附加軟件包管理器的擴(kuò)展包索引目錄，就是下載管理軟件包的，默認(rèn)的feeds下載有packages、luci、routing、telephony。常見的內(nèi)容如下： root@DeepThink:~/BPI-RV2-SF21H8898-OPENWRT-BSP$ cat feeds.conf.default src-git-full packages https://git.openwrt.org/feed/packages.git;openwrt-22.03 src-git-full luci https://git.openwrt.org/project/luci.git;openwrt-22.03 src-git-full routing https://git.openwrt.org/feed/routing.git;openwrt-22.03 src-git-full telephony https://git.openwrt.org/feed/telephony.git;openwrt-22.03 如果git.openwrt.org下載速度坑爹的話，可以采用gitee同步大法，同步后的gitee地址更新至feeds.conf.default文件。 （二）板級(jí)BSP配置 因?yàn)锽anana Pi BPI-RV2的BSP早就有官方配置好了，我們只需要在menu中選擇即可。 1、選擇Target System (SiFlower SoCs) 2、再選擇Subtarget（Siflower SF21H8898 based boards） 3、最后，Target Profile (Banana Pi BPI-RV2)，可以看出SF21H8898目前的板子挺多的，有官方的EVB，BPI的香蕉派RV2，還有個(gè)One，估計(jì)也是Siflower官方的。 （三）LuCI 配置 UCI 是 Openwrt 中為實(shí)現(xiàn)所有系統(tǒng)配置的一個(gè)統(tǒng)一接口，英文名 Unified Configuration Interface，即統(tǒng)一配置接口。輕量級(jí) LUA 語言的官方版本只包括一個(gè)精簡的核心和最基本的庫，這使得 LUA 體積小、啟動(dòng)速度快，從而適合嵌入在別的程序里。 LuCI 即是這兩個(gè)項(xiàng)目的合體，可以實(shí)現(xiàn)路由的網(wǎng)頁配置界面。 LuCI網(wǎng)頁配置如下： 1、-> Network -> Web Servers/Proxies -> < *> uhttpd； 2、-> LuCI -> 1. Collections -> <* > luci 3、-> LuCI -> 2. Modules -> Translations -> <*> Chinese Simplified (zh_Hans） 4、-> LuCI -> 3. Applications -> <* > luci-app-ddns -> LuCI -> 3. Applications -> <* > luci-app-firewall -> LuCI -> 3. Applications -> <* > luci-app-ntpc -> LuCI -> 3. Applications -> <* > luci-app-samba4 -> LuCI -> 3. Applications -> <* > luci-app-uhttpd 5、-> LuCI -> 4. Themes ->全選 具體截圖就不附上了。 （四）無線配置 Banana Pi BPI-RV2開發(fā)板上沒有WIFI模組，手頭有個(gè)MT7601U的USB WiFi卡，一并加上。 1、配置kernel驅(qū)動(dòng) -> Kernel modules -> Wireless Driver -> < *> kmod-cfg80211 -> Kernel modules -> Wireless Driver -> < *> kmod-cfg80211 -> Kernel modules -> Wireless Driver -> < *> kmod-mt7601u 2、配置WirelessAPD框架 -> Network -> WirelessAPD -> < *> wpad-basic-mbedtls -> Network -> WirelessAPD ->< *> hostapd-common -> Network -> WirelessAPD ->< *> wpa-cli -> Network -> WirelessAPD ->< *> hostapd-utils 保存全部，退出。 三、編譯OpenWRT （一）下載軟件包 下載全部選擇好的軟件包 ./scripts/feeds update -a ./scripts/feeds install -a make download V=s 在線下載文件包，如果由于網(wǎng)絡(luò)關(guān)系導(dǎo)致某些文件包無法下載而中斷編譯過程。一方面可以重復(fù)執(zhí)行make download V=s命令重新下載，另一種解決方法則是查找出錯(cuò)的包名，至ftp://ftp.gnu.org/gnu/手動(dòng)下載對(duì)應(yīng)文件包，并復(fù)制至“dl”目錄后重新編譯，直至全部完成。 （二）編譯系統(tǒng) 直接make了，硬件比較高的機(jī)器可以make -j4甚至make -j8加快編譯速度。 中間遇到2次編譯問題： 一次是沒有使用代理下載文件，加上文件太大，導(dǎo)致沒下載全的問題，后來通過代理下載就OK了； 另外一次就是PATH環(huán)境變量的問題，因?yàn)镻C上安裝了nvidia的SDK manager，結(jié)果編譯的時(shí)候一直提示“The relative path \'Files/NVIDIA\' is included in the PATH environment variable”錯(cuò)誤，最后在PC側(cè)刪除該軟件然后重啟WSL才解決。 大約2-3小時(shí)編完。 最后生成的bin文件如下： root@DeepThink:~/BPI-RV2-SF21H8898-OPENWRT-BSP$ ls bin/targets/siflower/sf21h8898/ -l total 14416 -rw-r--r-- 1 root root 5313 Jul 19 23:19 config.buildinfo -rw-r--r-- 1 root root288 Jul 19 23:19 feeds.buildinfo -rw-r--r-- 1 root root 6946816 Jul 19 23:20 openwrt-siflower-sf21h8898-bpi-rv2-nand-initramfs-kernel.bin -rw-r--r-- 1 root root 7766337 Jul 19 23:20 openwrt-siflower-sf21h8898-bpi-rv2-nand-squashfs-sysupgrade.bin -rw-r--r-- 1 root root 4701 Jul 19 23:20 openwrt-siflower-sf21h8898-bpi-rv2-nand.manifest drwxr-xr-x 2 root root12288 Jul 19 23:20 packages -rw-r--r-- 1 root root 1457 Jul 19 23:20 profiles.json -rw-r--r-- 1 root root701 Jul 19 23:20 sha256sums -rw-r--r-- 1 root root13 Jul 19 23:19 version.buildinfo 四、一些需要注意的問題 一是openwrt和GitHub速度真的太慢了，本次大部分時(shí)間耗費(fèi)在源碼和工具下載問題的解決上，最好用代理下載GitHub源碼和工具，gitee同步勉強(qiáng)能用。 二是新手編譯務(wù)必按照步驟來，不要亂序，否則很多莫名其妙的問題。 三是編譯環(huán)境很重要，要想少問題，多讀readme。 收工

NVIDIA DOCA 框架已發(fā)展成為新一代 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分。從初始版本到備受期待的 NVIDIA DOCA 3.0 發(fā)布，每個(gè)版本都擴(kuò)展了 NVIDIA BlueField DPU 和 ConnectX SuperNIC 的功能，從而實(shí)現(xiàn)了前所未有的 AI

碰撞的絕佳機(jī)會(huì)。本次競賽采用開放式主題，參與者將通過 NVIDIA DOCA 軟件框架構(gòu)建創(chuàng)新的加速應(yīng)用程序，充分挖掘 NVIDIA BlueField DPU 在 AI、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和安全等領(lǐng)域的強(qiáng)大潛能。

富士通與SNP合作，采用BLUEFIELD?方法，五個(gè)月內(nèi)成功合并兩家德國子公司SAP系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)快速遷移、高效合作、極短停機(jī)時(shí)間和業(yè)務(wù)連續(xù)性，增強(qiáng)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型競爭力。

此平臺(tái)集成了 NVIDIA BlueField 和 Morpheus，并為 Armis、Check Point Software Technologies、CrowdStrike、Deloitte 和 WWT 的下一代網(wǎng)絡(luò)防御提供支持。

越來越多的企業(yè)開始采用加速計(jì)算，從而滿足生成式 AI、5G 電信和主權(quán)云的需求。NVIDIA 推出了 DOCA 平臺(tái)框架（DPF)，該框架提供了基礎(chǔ)構(gòu)建模塊來釋放 NVIDIA BlueField

WEKA是可擴(kuò)展軟件定義數(shù)據(jù)平臺(tái)的先驅(qū)，NVIDIA 正在與其合作，將 WEKA 先進(jìn)的數(shù)據(jù)平臺(tái)解決方案與功能強(qiáng)大的NVIDIA BlueField DPU相結(jié)合。

NVIDIA DOCA 軟件平臺(tái)釋放了 NVIDIA BlueField 網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的潛力，并為NVIDIA BlueField和ConnectX設(shè)備提供了所需的所有主機(jī)驅(qū)動(dòng)程序。DOCA 針對(duì)峰值

在生成式 AI 時(shí)代，加速網(wǎng)絡(luò)對(duì)于為大規(guī)模分布式 AI 工作負(fù)載構(gòu)建高性能計(jì)算平臺(tái)至關(guān)重要。NVIDIA 在加速網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域繼續(xù)保持領(lǐng)先地位，提供先進(jìn)的以太網(wǎng)和 InfiniBand 解決方案，可最大限度地提高 AI 工廠和云數(shù)據(jù)中心的性能和效率。

BlueField-3 SuperNIC，為多租戶生成式 AI 云和大型企業(yè)級(jí)用戶提供了各種至關(guān)重要的先進(jìn)功能。其核心結(jié)構(gòu)是交換機(jī) + SuperNIC(超級(jí)網(wǎng)卡)+ LinkX + DOCA 軟件開發(fā)包 + NCCL 集合通

。 ????????????????????? 英偉達(dá)Blackwell是通用計(jì)算全棧矩陣的終極解決方案，由多個(gè)英偉達(dá)芯片組成，包括Blackwell GPU、Grace CPU、BlueField數(shù)據(jù)處理單元、ConnectX網(wǎng)絡(luò)接口卡