ClusBerry для дома: кластеры объединяющие до восьми модулей CM4

Techbase представила настольную кластерную систему ClusBerry для дома с модулями Raspberry Pi CM4 от 2x до 8x и модульными конфигурациями, включая последовательный ввод-вывод, беспроводную связь, AI, NAS, концентратор USB 3.0, 2.5GbE и SuperCap.

Читать далее «ClusBerry для дома: кластеры объединяющие до восьми модулей CM4»

Плата для разработки DECA на Max 10 FPGA от Arrow предлагается за 37 долларов (промо)

В марте 2015 года была выпущена плата DECA — оценочная плата, разработанная компанией Arrow, на которой представлены решения Altera MAX 10 FPGA и Enpirion. Её стоимость в то время составляла примерно за 169 долларов.

Читать далее «Плата для разработки DECA на Max 10 FPGA от Arrow предлагается за 37 долларов (промо)»

Одноплатные компьютеры Rockchip RV1109 SBC предлагают решения для контроля доступа с опциональной поддержкой 4G LTE.

В последнее время публиковались материалы о процессорах Rockchip RV1109 и RV1126 для AI-камер, а также об оценочных платах, модулях и готовых решениях, включая двухлинзовые AI-модули Firefly .

Компания JWIPC (Шэньчжэнь), специализирующаяся на встраиваемых ПК и материнских платах, разработала три одноплатных компьютера на базе процессора Rockchip RV1109, специально предназначенных для контроля доступа и использующих возможности распознавания лиц этого чипа.

Читать далее «Одноплатные компьютеры Rockchip RV1109 SBC предлагают решения для контроля доступа с опциональной поддержкой 4G LTE.»

Renesas RZ/G2L MPU оснащены ядрами Cortex-A55 и Cortex-M33 для приложений с искусственным интеллектом

Компания Renesas Electronics Corporation анонсировала микропроцессорные устройства RZ/G2L, обеспечивающие повышенную производительность обработки для широкого спектра приложений ИИ. Группа 64-битных MPU RZ/G2L включает три новые модели: RZ/G2L, RZ/G2LC и RZ/G2UL, оснащенные ядрами Arm Cortex-A55 и опциональным ядром Cortex-M33. Ядро Cortex-A55 обеспечивает примерно на 20% более высокую производительность обработки по сравнению с предыдущим Cortex-A53 и, по данным Renesas, до шести раз быстрее выполняет базовые операции обработки для приложений ИИ.

Компания уже предлагает четыре MPU среднего и высокого класса для проектирования: RZ/G2E, RZ/G2N, RZ/G2M и RZ/G2H с комбинациями ядер Cortex-A53 и Cortex-A57. Новая группа из трех MPU RZ/G2L формирует решения начального уровня с Cortex-A55. Таким образом, семь моделей MPU обеспечивают масштабируемость от начального до высокого уровня проектирования.

Читать далее «Renesas RZ/G2L MPU оснащены ядрами Cortex-A55 и Cortex-M33 для приложений с искусственным интеллектом»

Изготовлено 100 процессорных карт Allwinner A20 EOMA68 для тестирования

На прошлой неделе, а фактически уже в прошлом году, мы писали, что, спустя 6 лет разработки и 4 года после первых предзаказов, готов к отгрузке портативный аппаратный ПК Dragonbox Pyra на базе Linux с открытым исходным кодом, подчеркнув, что такие проекты могут занять много времени.

Читать далее «Изготовлено 100 процессорных карт Allwinner A20 EOMA68 для тестирования»

Компания Intel анонсировала новые 3D NAND SSD-накопители и Optane память

Intel объявила о выпуске новых продуктов для хранения данных, предназначенных для различных рынков, от корпоративного до потребительского оборудования. Анонсируется много новых продуктов, в том числе:

Читать далее «Компания Intel анонсировала новые 3D NAND SSD-накопители и Optane память»

Скоро появится высокопроизводительная портативная игровая консоль KT R1 на базе Amlogic S922X

Недавно компания Hardkernel обнародовала планы по запуску в конце января портативной игровой консоли ODROID-Go Super с большим 5-дюймовым дисплеем. Консоль основана на относительно недорогом четырехъядерном процессоре Rockchip RK3326 Cortex-A35 в сочетании с 1 ГБ оперативной памяти, установленной в ODROID-Go Advance.

Читать далее «Скоро появится высокопроизводительная портативная игровая консоль KT R1 на базе Amlogic S922X»

Используйте AutoTVM и uTVM для оптимизации рабочих нагрузок машинного обучения на встраиваемых устройствах и микроконтроллерах

Мы наблюдаем массовую нехватку ресурсов для встраиваемых устройств из-за отсутствия зрелых программных стеков. С увеличением количества оборудования с открытым исходным кодом доступная программная поддержка требует значительного времени для разработки приложений AI/ML/DL. Некоторые из проблем, с которыми сегодня приходится сталкиваться, заключаются в том, что в Bare Metal-устройствах отсутствует управление памятью на устройстве и поддержка LLVM. Их также сложно отлаживать из-за жесткого программирования и интерфейсов кросс-компиляции.

Читать далее «Используйте AutoTVM и uTVM для оптимизации рабочих нагрузок машинного обучения на встраиваемых устройствах и микроконтроллерах»