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»

Edge Impulse обеспечивает машинное обучение на встроенных устройствах Cortex-M

Раньше искусственный интеллект можно было встретить исключительно только в облаке, но это приводит к задержкам для пользователей и более высоким затратам для провайдера, поэтому в настоящее время очень распространен искусственный интеллект на мобильных телефонах или других системах, работающих на прикладных процессорах.

В последнее время наблюдается стремление предоставить возможности машинного обучения даже встроенным системам более низкого уровня, работающим на микроконтроллерах, что мы видели в процессоре GAP8 RISC-V IoT или ядре Arm Cortex-M55 и микро NPU Ethos-U55 для микроконтроллеров на основе ядра Cortex-М, а также Tensorflow Lite.

Читать далее «Edge Impulse обеспечивает машинное обучение на встроенных устройствах Cortex-M»

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»

Плата QuickFeather работает на базе микроконтроллера QuickLogic EOS S3 Cortex-M4F со встраиваемой FPGA (краудфандинг)

Вчера мы писали о уникальной плате – плате Evo M51, выполненной в форм-факторе Adafruit Feather, оснащенной микроконтроллером Atmel SAMD51 Cortex-M4F и Intel MAX 10 FPGA.

Но менее чем через 24 часа мы наткнулись на другую плату – Cortex-M4F размера Adafruit Feather с матрицей FPGA. Вместо использования двухчипового решения плата QuickLogic QuickFeather использует EOS S3 SoC компании с маломощным ядром Cortex-M4F и встроенной матрицей FPGA.

Читать далее «Плата QuickFeather работает на базе микроконтроллера QuickLogic EOS S3 Cortex-M4F со встраиваемой FPGA (краудфандинг)»

Готовящаяся к выпуску кластерная плата RISC-V с открытым исходным кодом SAVVY-V поддерживает 10 GbE с помощью Microsemi PolarFire 64-бит RISC-V SoC

Возможно, в третьем квартале этого года появится RISC-V на базе PolarFire SoC FPGA от Microsemi, но Али Узел (Ali Uzel) поделился некоторыми подробностями о новейшей кластерной плате RISC-V с открытым исходным кодом SAVVY-V, созданной сообществом разработчиков FOSOH-V (Flexible Open SOurce Hardware для RISC-V).

Плата на базе Microsemi Polarfire RISC-V SoC MPFS250T с четырьмя 64-битными ядрами RISC-V, меньшим ядром монитора RV64IMAC и матрицей FPGA, которая обеспечивает 10GbE через SFP +, и предоставляет шесть портов USB Type-C. Решение называется кластерной платой, поскольку до шести плат SAVVY-V могут быть уложены друг на друга через разъем PC/104 + и подключены через порты USB-C.

Читать далее «Готовящаяся к выпуску кластерная плата RISC-V с открытым исходным кодом SAVVY-V поддерживает 10 GbE с помощью Microsemi PolarFire 64-бит RISC-V SoC»

Использование карты Google Coral mPCIe в компактном Marvell Octeon TX Linux SBC

Компания Google в самом начале этого года выпустила карты Coral mPCIe и M.2. Карты объединяют 4U TOPS Edge TPU от компании, которые используются для приложений ИИ с низким энергопотреблением, предлагая решения для плат с разъемами mPCIe или M.2.

Читать далее «Использование карты Google Coral mPCIe в компактном Marvell Octeon TX Linux SBC»

Безвентиляторный встраиваемый компьютер в корпусе на базе процессора HiSilicon HI3559A с пятью ядрами, разработан для AI-камер 8K

HiSilicon Hi3559A – это процессор с пятью ядрами Cortex-A73/A53, разработан для AI-камер 8Kp30 или 4Kp120, благодаря ядрам DSP и одно- или двухъядерному AI-ускорителю NNIE (Neural Network Inference Engine). Первое наше знакомство с процессором было в составе дорогой платы для разработки, интегрированной в AI-камеру «Auto-Director» OBSBOT Tail 4Kp60 и экшн-камеру 4Kp120.

AAEON выпустила BOXER-8410AI AI Edge – безвентиляторный встраиваемый компьютер в корпусе на базе процессора Hi3559A V100ES – альтернативное решение аналогичным устройствам от Intel и NVIDIA.

Читать далее «Безвентиляторный встраиваемый компьютер в корпусе на базе процессора HiSilicon HI3559A с пятью ядрами, разработан для AI-камер 8K»

Карта, направленная на ускорение глубокого обучения на базе Zynq UltraScale+ Arm FPGA FZ3, поддерживает инструменты Baidu Brain AI

Карта MYIR FZ3 – это плата, направленная на ускорение глубокого обучения, на базе Xilinx Zynq UltraScale + ZU3EG Arm FPGA MPSoC, обеспечивающая до 1,2 TOPS для продуктов искусственного интеллекта на основе открытой платформы Baidu Brain AI.

Карта FZ3 также имеет 4 ГБ ОЗУ, 8 ГБ флэш-памяти eMMC, порты USB 2.0 и USB 3.0, Gigabit Ethernet, выход DisplayPort (DP), интерфейс PCIe, MIPI-CSI и многое другое.

Читать далее «Карта, направленная на ускорение глубокого обучения на базе Zynq UltraScale+ Arm FPGA FZ3, поддерживает инструменты Baidu Brain AI»