CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем
Новости, инструкции, обзоры
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.
Компания Bitmain специализируется на криптовалюте, блокчейне и искусственном интеллекте (ИИ), теперь она присоединилась к Linaro и анонсировала свою первую платформу 96Boards AI с участием ASIC: плата для разработки Sophon BM1880 Edge, которую также часто называют “Sophon Edge”.
Плата соответствует спецификациям 96Boards CE и включает в себя два Arm ядра Cortex-A53, Bitmain Sophon Edge TPU, который обеспечивает 1 TOPS производительности на 8-бит целочисленных операциях, USB 3.0 и гигабитный Ethernet. Читать далее «Особенности платы для разработки 96Boards AI Sophon Edge с SoC Bitmain BM1880 ASIC»
Раньше машинное обучение выполнялось в облаке, затем часть полученных выводов перемещалась на граничное устройство, и мы даже видели, что микроконтроллеры способны распознавать изображения с помощью микроконтроллера GAP8 RISC-V .
Но, не так давно мы столкнулись с техническим документом «Ресурсоэффективное машинное обучение на устройствах с 2 КБ оперативной памяти для Интернета вещей», в котором показано, как можно выполнять такие задачи с очень небольшим количеством ресурсов.
RISC-V говорит о многом. Нам встречалось несколько плат разработки, выходящих на рынок, или, по крайней мере, анонсированных, на базе процессоров SiFive. Это такие платы как HiFive Unleashed или Arduino Cinque , а также другие, подобные GAPUINO GAP8, для приложений с малой потребляемой мощностью. Плата Arduino еще не продается, а HiFive Unleashed и GAPUINO GAP8 довольно дороги в цене 999 долларов и 229 долларов, соответственно.
Плата Kendryte KD233 – еще одна плата для разработки на базе архитектуры RISC-V, основанная на двухъядерном 64-разрядном процессоре RISC-V Kendryte K210, предназначенном для машинного зрения и «машинного слуха». Плата предлагается на AnalogLamb за 49.99$.
Чуть более года назад компания NXP представила свой первый кроссовер-процессор NXP i.MX RT1050, основанный на ядре Cortex-M7 с тактовой частотой до 700 МГц, который стирает грань между возможностями микроконтроллеров в реальном времени и высокой производительностью в применениях процессора.
И теперь компания анонсировала еще одну модель с меньшим энергопотреблением. Серия NXP i.MX RT600 поставляется с ядром Cortex M33 с тактовой частотой до 300 МГц, аудио DSP Cadence Tensilica HiFi 4 и до 4.5 Мб SRAM. Читать далее «Компания NXP представила кроссовер-процессор i.MX RT600 серии Arm Cortex-M33 + аудио DSP»
Команда OpenMV запустила обновление своей популярной камеры OpenMV CAM M7, в OpenMV CAM H7 заменен микроконтроллер STMicro STM32F7 более мощным MCM STM32H7 с тактовой частотой до 400 МГц.
Помимо удвоенной вычислительной мощности, новая плата камеры также оснащена съемными модулями камеры для “теплового” зрения и поддержки глобального затвора.
Читать далее «На Kickstarter запущена видеокамера машинного зрения OpenMV Cam H7 MicroPython»
С помощью комплектов AIY projects, таких как AIY голосовой комплект с распознаванием голоса и AIY Vision Kit для приложений компьютерного зрения, компания Google представил концепции искусственного интеллекта и машинного обучения сотням тысяч людей.
Компания пошла дальше, представив Edge TPU, собственный специальный чип ASIC, предназначенный для обработки TensorFlow Lite ML на оконечных устройствах, а также соответствующую плату для разработки AIY Edge TPU и подключаемый через USB AIY Edge TPU акселератор для добавления в любой USB-совместимое оборудование.
Компания Qualcomm имеет множество понятий, таких как ML (машинное обучение), DL (глубинное обучение), CNN (сверточная нейронная сеть), ANN (искусственные нейронные сети) и т. д., что, в настоящее время, становится возможным благодаря таким системам, как TensorFlow, Caffe2 или ONNX (открытый нейронный сетевой обмен).
Читать далее «Руководство разработчика от компании Qualcomm по искусственному интеллекту (AI)»