машинное обучение – Страница 13 – CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем

24/12/202024/12/2020

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.

21/11/202022/11/2020

SolidRun запускает i.MX 8M Plus SOM и комплект для разработки AI/ML-приложений

SolidRun уже предлагает решения на основе NXP с ускорителями искусственного интеллекта – это такие продукты, как SolidRun i.MX 8M Mini SoM с ускорителем искусственного интеллекта Gyrfalcon Lightspeeur 2803S или сервер Janux GS31 Edge AI с сетевой SoC NXP LX2160A, различные SoC i.MX 8M и до 128 ускорителями Gyrfalcon.

07/11/202006/11/2020

Микро SoM Qualcomm QCS610 и комплект для разработки предназначен для умных камер AI и ML

В июне прошлого года компания Qualcomm представила процессоры QCS410 и QCS610, предназначенные для внедрения “премиальных технологий в камеры, включая мощные функции искусственного интеллекта и машинного обучения, ранее доступные только для устройств высокого класса”.

Благодаря компании Lantronix стали известны новые SoC, поскольку она только что представила новую микросистему-на-модуле (μSOM) Open-Q 610 на базе процессора Qualcomm QCS610, а также комплект разработчика, предназначенный для вывода таких интеллектуальных камер на рынок. Название продукта никак не связано с SoC Qualcomm Snapdragon 610, который был анонсирован более шести лет назад. Читать далее «Микро SoM Qualcomm QCS610 и комплект для разработки предназначен для умных камер AI и ML»

19/10/202019/10/2020

Мини-SBC для Google Coral Dev Board теперь доступен за 100 долларов

Google Coral SBC была первой платой для разработки с Google Edge TPU. Ускоритель искусственного интеллекта был объединен с четырехъядерным процессором NXP i.MX 8M Arm Cortex-A53 и 1 ГБ оперативной памяти, чтобы обеспечить комплексную платформу для граничных AI-вычислений.

Плата была запущена по цене 175 долларов, а сейчас продается по цене 160 долларов США, что может быть недоступно для студентов и любителей. В январе прошлого года Google анонсировал новую модель под названием Coral Dev Board Mini, и плата теперь доступна для предзаказа по цене чуть менее 100 долларов в Seeed Studio, а поставки запланированы на конец месяца.

14/10/202014/10/2020

Arduino Portenta H7 получает встроенный Vision Shield с возможностью подключения к Ethernet или LoRa

Анонсированная в январе прошлого года на выставке CES 2020, Arduino Portenta H7 является первой платой семейства Portenta промышленного класса “Arduino Pro”. Плата микроконтроллера размера Arduino MKR обладает большой вычислительной мощностью благодаря микроконтроллеру STMicro STM32H7 с двумя ядрами Arm Cortex-M7/M4 .

20/09/202020/09/2020

Оценочные комплекты для машинного обучения от компании Microchip работают с решениями Cartesiam, Edge Impulse и Motion Gestures

Хотя все началось в облаке, искусственный интеллект сейчас движется к оконечным устройствам – узлам со сверхнизким энергопотреблением, и Microchip выпустила два оценочных комплекта для машинного обучения на базе SAMD21 Arm Cortex-M0 +, которые теперь работают с решениями AI/ML от Cartesiam, Edge Impulse и Motion Gestures.

08/09/202010/09/2020

Обзор ноутбука CrowPi2 Raspberry Pi 4

Некоторое время назад мы рассмотрели комплект CrowPi2 Raspberry Pi 4, и тогда мы рассмотрели содержание набора и его первую загрузку. Теперь, по прошествии времени, мы можем рассказать о ноутбуке Raspberry Pi 4 больше, сосредоточив этот обзор на программном обеспечении CrowPi2, а также рассмотрев охлаждение при нагрузке с вентилятором и без него, и попытаемся установить внутри корпуса еще одну плату, совместимую с Raspberry Pi.

28/07/202028/07/2020

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.