Сравнение характеристик – Amlogic S905X3 vs S905X4

Примерно год назад появилась первая информация о процессоре Amlogic S905X4 с поддержкой AV1 и только недавно компании начали анонсировать ТВ-боксы  и комплекты для разработки на базе S905X4.

Так что сейчас самое время сравнить характеристики нового процессора Amlogic S905X4 с его предшественником, а именно с S905X3, и посмотреть, есть ли какие-нибудь другие заметные отличия, кроме поддержки открытого видеокодека AV1. Читать далее «Сравнение характеристик – Amlogic S905X3 vs S905X4»

Процессор MediaTek i350 разработан для мэйнстримовых AIoT-приложений и умного дома

Компания MediaTek хорошо известна своими мобильными процессорами, но в последнее время компания также производит IoT и AI-процессоры, такие как MediaTek i300 / i500 и MediaTek i700.

Читать далее «Процессор MediaTek i350 разработан для мэйнстримовых AIoT-приложений и умного дома»

Сенсорная плата ECM3532 AI оснащена микроконтроллером Cortex-M3 и 16-битным DSP «TENSAI» SoC для приложений TinyML

Eta Compute ECM3532 – это кремниевая микросхема (SoC) с микроконтроллером Cortex-M3 с тактовой частотой до 100 МГц и 16-разрядным DSP NXP CoolFlux, предназначенным для машинного обучения на встроенных устройствах, так называемым TinyML, и частью платформыTENSAI от компании.

Микросхема также интегрирована в плату датчика AI ECM3532 с двумя микрофонами MEMS, датчиком давления и температуры и 6-осевым датчиком движения (ускорение/ гироскоп), которые питаются от батарейки типа CR2032.

Читать далее «Сенсорная плата ECM3532 AI оснащена микроконтроллером Cortex-M3 и 16-битным DSP «TENSAI» SoC для приложений TinyML»

Arm Helium обеспечивает 15-кратное повышение производительности для машинного обучения на микроконтроллерах Cortex-M

Компания Arm представила архитектуру Armv8.1-M, ​​которая добавляет технологию Arm Helium, M-Profile Vector Extension (MVE) для ядер Arm Cortex-M, улучшающая вычислительную производительность микроконтроллеров на базе Cortex-M.

Helium обеспечит в 15 раз более высокую производительность машинного обучения (ML) и до 5 раз повышает эффективность обработки сигналов, позволяя принимать локальные решения на встроенных устройствах с низким энергопотреблением.

Читать далее «Arm Helium обеспечивает 15-кратное повышение производительности для машинного обучения на микроконтроллерах Cortex-M»