邊緣ai 文章 最新資訊
研華&Hailo聯(lián)合推出可擴展、高能效邊緣AI解決方案
- 工業(yè)嵌入式AI解決方案供應商研華榮幸宣布與AI芯片制造商Hailo合作。通過合作，雙方將推出即用成熟平臺，在邊緣部署可擴展高性能AI。該方案將整合研華基于i.MX 8M Plus的平臺、Hailo-8 M.2 AI加速模塊，助力企業(yè)實現(xiàn)26TOPS性能和一流能效。通過合作，雙方將為眾多智能細分市場，包括機器人、醫(yī)療和交通等提供尖端的AI解決方案。研華RSB-3720 2.5“Pico-ITX單板計算機(SBC)、EPC-R3720嵌入式系統(tǒng)、EPC-R5710邊緣智能系統(tǒng)是基于恩智浦i.MX 8M Plu
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英特爾持續(xù)創(chuàng)新邊緣AI技術(shù)，攜手生態(tài)伙伴推進城市數(shù)智化轉(zhuǎn)型
- 2023年10月24日，以“芯啟數(shù)智 共創(chuàng)慧城”為主題的2023英特爾數(shù)智園區(qū)及社區(qū)生態(tài)大會在深圳舉辦。在此次大會上，英特爾全面展示了其在智慧城市領(lǐng)域的愿景和戰(zhàn)略布局，并與眾多來自智慧城市、智慧園區(qū)、智慧社區(qū)等專業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)專家和行業(yè)精英一道，暢談了智慧城市的未來趨勢和發(fā)展方向，共同探索智慧城市領(lǐng)域的最新技術(shù)和產(chǎn)品。英特爾公司網(wǎng)絡與邊緣解決方案事業(yè)部副總裁兼智慧城市事業(yè)部總經(jīng)理Renu Navale表示，“如今，全球約56%的人口（44億居民）生活在城市中。這一趨勢預計將持續(xù)下去，到2050年，城市人
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用FPGA構(gòu)建邊緣AI推理應用很難？這樣做，變簡單！
- 對于希望在邊緣的推理處理器上實施人工智能 (AI) 算法的設計人員來說，他們正不斷面臨著降低功耗并縮短開發(fā)時間的壓力，即使在處理需求不斷增加的情況下也是如此。現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 為實施邊緣AI所需的神經(jīng)網(wǎng)絡 (NN) 推理引擎提供了特別有效的速度和效率效率組合。然而，對于不熟悉 FPGA 的開發(fā)人員來說，傳統(tǒng)FPGA的開發(fā)方法可能相當復雜，往往導致他們?nèi)ミx擇不太理想的解決方案。本文將介紹來自Microchip Technology的一種比較簡單的方法。通過這種方法，開發(fā)人員可以使用FPGA和軟
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五家大廠邊緣AI芯片解決方案
- 對于大量聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)設備，在邊緣處理人工智能工作負載比云端更好。
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Microchip與韓國智能硬件公司IHWK合作開發(fā)模擬計算平臺,加速邊緣AI/ML推理
- 為了適應網(wǎng)絡邊緣人工智能（AI）計算及相關(guān)推理算法的快速發(fā)展，韓國智能硬件公司（IHWK）正在為神經(jīng)技術(shù)設備和現(xiàn)場可編程神經(jīng)形態(tài)設備開發(fā)神經(jīng)形態(tài)計算平臺。Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）通過子公司冠捷半導體（SST）參與協(xié)助開發(fā)，為該平臺SuperFlash? memBrain?神經(jīng)形態(tài)存儲器解決方案提供評估系統(tǒng)。該解決方案基于Microchip經(jīng)行業(yè)驗證的非易失性存儲器（NVM）SuperFlash技術(shù)并加以優(yōu)化，可通過模擬內(nèi)存計算方法為神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行矢量矩陣乘法（V
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英飛凌攜手Edge Impulse擴展邊緣AI能力,為藍牙客戶帶來更多基于機器學習模型的平臺選擇
- 英飛凌科技股份公司于近日宣布與Edge?Impulse合作，為PSoC? 63低功耗藍牙?微控制器（MCU）擴展基于微型機器學習的AI開發(fā)工具。人工智能物聯(lián)網(wǎng)應用開發(fā)者現(xiàn)在可以使用Edge Impulse Studio環(huán)境，在高性能、低功耗的PSoC 63低功耗藍牙微控制器上構(gòu)建邊緣機器學習（ML）應用。此次合作為客戶在基于PSoC 63低功耗藍牙微控制器器件的系統(tǒng)中進行本地開發(fā)和配置機器學習應用提供了更多靈活性和平臺選擇，這些PSoC?63低功耗藍牙微控制器器件可提供150-MHz&
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如何利用視覺處理器在可視門鈴和智能零售設計中擴展邊緣 AI 功能
- 隨著“邊緣人工智能 (AI)”的興起，“在網(wǎng)絡邊緣擁有更高的智能性”也倍受討論，擁有更高本地實時處理能力的好處就易被忽視，而這種處理無需依賴基于云的資源來運行 AI 模型。通過使我們?nèi)粘＝换サ碾娮釉O備能夠根據(jù) AI 模型在現(xiàn)實世界中做出決策，我們可以提高其響應能力、安全性和整體效率。?當然，一些 AI 驅(qū)動型系統(tǒng)可能一直都需要基于云的資源。利用諸如人員和物體分類、異常檢測和人體姿勢估計等處理功能，可以大大增強許多低功耗應用，特別是那些具有一至兩個攝像頭的應用。然而，由于成本限制以及此類處理水平的
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邊緣AI和機器學習將被廣泛應用于工業(yè)和家庭
- 各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和日常生活中的新場景已經(jīng)對邊緣上的人工智能（AI）和機器學習、先進數(shù)據(jù)處理、音頻、視覺等產(chǎn)生了需求。邊緣機器學習（ML）計算支持廣泛的、智能化的工業(yè)和家庭應用，包括用于異常檢測的傳感器數(shù)據(jù)處理、預測性維護、用于改進玻璃破碎檢測的音頻模式識別、簡單命令詞識別以及視覺應用，如使用低分辨率攝像頭進行在場檢測或人數(shù)統(tǒng)計?，F(xiàn)在的產(chǎn)品設計人員已看到了人工智能和機器學習的巨大潛力，可以為家庭安全系統(tǒng)、可穿戴醫(yī)療監(jiān)測器、商業(yè)設施和工業(yè)設備監(jiān)控傳感器等邊緣應用帶來更多的智能化。所以SiliconLabs
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多處理引擎的異構(gòu)系統(tǒng)引領(lǐng)邊緣AI高效部署
- 在過去的兩年里，邊緣人工智能（Edge AI）實現(xiàn)了加速發(fā)展，這主要得益于小型化神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)的進步，從而可以在微控制器級（MCU）的器件上實現(xiàn)高精度。這增加了邊緣AI 應用和設備的數(shù)量，這些應用和設備可以通過這項技術(shù)以較低的成本實現(xiàn)。這方面的一個示例就是關(guān)鍵字識別，它已經(jīng)成為智能家居設備交互的標準方式。邊緣AI 可以體現(xiàn)為多種形態(tài)，從非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、與基站或智慧城市視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)源同處一方的大型方案。在這些更大型的裝置中，異構(gòu)架構(gòu)（即針對特定任務的專業(yè)加速器）正在
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邊緣AI的五大發(fā)展方向
- 1? ?推動邊緣AI發(fā)展的兩大方面從需求方面看，因為算力要求高，最初的AI 都從云端智能開始，數(shù)據(jù)必須上傳到云端處理，而隨后的發(fā)展過程中產(chǎn)生了對于用戶體驗和數(shù)據(jù)隱私方面的問題。邊緣AI 能夠大大減小延時問題，并且對于網(wǎng)絡環(huán)境的要求較為寬松，極大地提升了用戶體驗。同時邊緣AI在處理數(shù)據(jù)過程中不必上傳至云端，能夠很好地保障數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)安全，還能避免系統(tǒng)受到惡意網(wǎng)絡攻擊。從技術(shù)發(fā)展方面來看，芯片和軟件技術(shù)的迭代在一定程度上也推動了邊緣AI 的發(fā)展。過去芯片的算力無法滿足邊緣AI 應用，同時
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NVIDIA Jetson AGX Orin開發(fā)者套件 推動機器人和邊緣AI發(fā)展
- NVIDIA今日宣布正式推出NVIDIA Jetson AGX Orin開發(fā)者套件，這是體積精巧又節(jié)能的人工智能（AI）超級計算機，適用于先進的機器人技術(shù)、自主機器及新一代嵌入式與邊緣運算裝置。 NVIDIA Jetson AGX Orin單芯片邊緣AI超級計算機Jetson AGX Orin每秒可進行275兆次運算，處理能力較前一代Jetson AGX Xavier高出八倍以上，并且維持與前一代相同的小巧尺寸及針腳兼容性，以及相似的售價。Jetson AGX Orin搭載NVIDIA Ampe
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嵌入式邊緣AI應用開發(fā)簡化指南
- 如果在沒有嵌入式處理器供應商提供的合適工具和軟件的支持下，既想設計高能效的邊緣人工智能(AI)系統(tǒng)，同時又要加快產(chǎn)品上市時間，這項工作難免會冗長乏味。面臨的一系列挑戰(zhàn)包括選擇恰當?shù)纳疃葘W習模型、針對性能和精度目標對模型進行訓練和優(yōu)化，以及學習使用在嵌入式邊緣處理器上部署模型的專用工具。從模型選擇到在處理器上部署，TI可免費提供相關(guān)工具、軟件和服務，為您深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)開發(fā)工作流程的每一步保駕護航。下面讓我們來了解如何不借助手動工具或手動編程來選擇模型、隨時隨地訓練模型并將其無縫部署到TI處理器上，從
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