Sipeed M1s и M0sense — недорогие модули искусственного интеллекта на базе BL808 и BL702 (краудфандинг)

Компания Sipeed выпустила модули искусственного интеллекта M1s и M0Sense. Разработанный для приложения AIoT, Sipeed M1s основан на 32-битной / 64-битной беспроводной SoC RISC-V Bouffalo Lab BL808 с WiFi, Bluetooth и радиомодулем 802.15.4 для поддержки Zigbee, а также BLAI-100 ( Buffalo Lab AI Engine) NPU для обнаружения и/или распознавания видео/аудио. Sipeed M0Sense предназначен для приложений TinyML с 32-разрядным микроконтроллером Bouffa Lab BL702, который также предлагает подключение WiFi, BLE и Zigbee.

Читать далее «Sipeed M1s и M0sense — недорогие модули искусственного интеллекта на базе BL808 и BL702 (краудфандинг)»

Quadric Chimera GPNPU IP сочетает в себе NPU, DSP и процессор реального времени в одном программируемом ядре.

Типичный чип для вывода AI или ML будет включать NPU, DSP, процессор реального времени, а также немного памяти, процессор приложений, ISP и еще несколько IP-блоков. Quadric Chimera GPNPU (нейронный процессор общего назначения) IP сочетает в себе NPU, DSP и процессор реального времени в одном программируемом ядре.

По словам Quadric, основным преимуществом такой конструкции является упрощение аппаратного проектирования системы-на-кристалле (SoC) и последующего программирования программного обеспечения после того, как чип будет доступен, благодаря унифицированной архитектуре для вывода машинного обучения, а также предварительной и последующей обработки. Поскольку ядро ​​является программируемым, оно также должно быть рассчитано на будущее.

Читать далее «Quadric Chimera GPNPU IP сочетает в себе NPU, DSP и процессор реального времени в одном программируемом ядре.»

Конвейер TinyML-CAM обеспечивает распознавание изображений со скоростью 80 кадров в секунду на ESP32, используя всего 1 КБ ОЗУ.

Задача TinyML состоит в том, чтобы обеспечить максимальную производительность при наименьших затратах для рабочих нагрузок искусственного интеллекта на оборудовании класса микроконтроллеров. Конвейер TinyML-CAM, разработанный командой исследователей машинного обучения в Европе, демонстрирует, чего можно достичь с помощью камеры на относительно недорогом оборудовании.

Читать далее «Конвейер TinyML-CAM обеспечивает распознавание изображений со скоростью 80 кадров в секунду на ESP32, используя всего 1 КБ ОЗУ.»

Легко добавляйте распознавание лиц в свой проект с помощью модуля Person Sensor.

Теперь стало намного проще добавлять функции искусственного интеллекта в ваш проект благодаря более совершенным инструментам, но, как мы убедились при испытании платформы машинного обучения Edge Impulse на плате XIAO BLE Sense, это по-прежнему требует определенных усилий, и кривая обучения может оказаться выше, чем некоторые ожидают.

Читать далее «Легко добавляйте распознавание лиц в свой проект с помощью модуля Person Sensor.»

Google KataOS — безопасная операционная система для встраиваемых систем, написанная на языке программирования Rust (в основном)

Google Research работает над собственной операционной системой на основе Rust под названием KataOS, предназначенной для защиты встраиваемых систем, на которых работают приложения машинного обучения (ML).

В последнее время было много разговоров о языке программирования Rust, поскольку он предлагает примерно тот же уровень производительности, что и программирование на C, но помогает программистам писать более безопасный код, например, благодаря встроенной защите от переполнения буфера. За прошедшие годы он приобрел большую популярность, и Linux 6.1 станет первым выпуском ядра, включающим код Rust .

Читать далее «Google KataOS — безопасная операционная система для встраиваемых систем, написанная на языке программирования Rust (в основном)»

Микропроцессор Nuvoton NuMicro MA35D1 Arm Cortex-A35/M4 для питания IIoT-шлюзов на базе Linux

Микропроцессор Novoton NuMicro MA35D1 оснащен двумя ядрами Arm Cortex-A35, одним ядром Arm Cortex-M4 реального времени и двумя интерфейсами Ethernet для IIoT-шлюза на базе Linux.

Процессор также предлагается в вариантах, поддерживающих внешнюю память DDR или встроенную до 512 МБ ОЗУ, 154 или 208 GPIO и дополнительный «расширенный АЦП». MA35D1 также поставляется с интерфейсом TFT для дисплеев с разрешением до 1920 × 1080, несколькими аппаратными функциями безопасности, и, по словам компании, микропроцессор облегчает Tiny AI/ML для периферийных вычислений, несмотря на отсутствие интеграции AI-ускорителя.

Читать далее «Микропроцессор Nuvoton NuMicro MA35D1 Arm Cortex-A35/M4 для питания IIoT-шлюзов на базе Linux»

Плата Lolin S3 ESP32-S3 стоимостью 7 долларов США поставляется с прошивкой MicroPython

Lolin S3 — первая плата ESP32-S3 от компании, но вместо использования более компактного форм-фактора D1 mini плата имеет более длинную конструкцию с двумя рядами по 20 контактов, обеспечивающими до 31 GPIO.

Основанная на модуле ESP32-S3-WROOM-1, плата имеет 16 МБ флэш-памяти QSPI, 8 МБ SPRAM, два порта USB Type-C OTG и UART, порт Lolin I2C, светодиод RGB, а также кнопки сброса и пользователя.

Читать далее «Плата Lolin S3 ESP32-S3 стоимостью 7 долларов США поставляется с прошивкой MicroPython»

TinyMaix — это легкая библиотека машинного обучения для микроконтроллеров.

Библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом Sipeed TinyMaix разработана для микроконтроллеров и достаточно легкая, чтобы работать на микроконтроллере Microchip ATmega328, установленном на плате Arduino UNO и ее многочисленных клонах.

Читать далее «TinyMaix — это легкая библиотека машинного обучения для микроконтроллеров.»