TensorFlow – CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем

08/07/202408/07/2024

Оценочный комплект Infineon CY8CKIT-062S2-AI PSoC 6 Edge AI включает в себя несколько датчиков, разъемы Arduino, разъемы Pmod

Оценочный комплект Infineon CY8CKIT-062S2-AI — это аппаратная платформа, построенная на основе семейства микроконтроллеров PSoC 6 и призванная помочь разработчикам легко создавать и тестировать периферийные AI-приложения. Плата разработки оснащена набором датчиков, включая радар, микрофон, магнитометр, IMU и датчик давления воздуха, что упрощает работу с приложениями по сбору данных. Плата также оснащена возможностью подключения по Wi-Fi и Bluetooth и включает в себя дополнительный разъем расширения, который можно использовать для подключения других модулей и датчиков. Все эти функции делают эту плату полезной для создания широкого спектра приложений на базе ИИ, включая автоматизацию умного дома, промышленный мониторинг, носимые устройства, устройства здравоохранения и робототехнику.

02/07/202402/07/2024

Forlinx FET3562J-C SoM оснащена Rockchip RK3562(J) SoC с 1 TOP NPU, двумя интерфейсами Ethernet, камерой и дисплеем

Forlinx FET3562J-C — это система-на-модуле (SoM) на базе Rockchip RK3562/RK3562J, созданная с использованием 22-нм процесса и оснащенная четырьмя высокопроизводительными ядрами ARM Cortex-A53, работающими на частоте до 2 ГГц. Она также может поддерживать до 2 ГБ оперативной памяти LPDDR4 и может быть сконфигурирована с хранилищем eMMC объемом до 16 ГБ. Кроме того, она имеет 1 TOPS NPU и стандартные периферийные устройства, такие как Ethernet, Wi-Fi, Bluetooth, LVDS, MIPI DSI и многое другое. Все эти функции делают эту системe-на-модуле полезной для IoT, автоматизации и потребительских электронных приложений.

Ранее мы видели, как Forlinx выпускала аналогичные системs-на-модуле с платами разработки, такими как Forlinx RZ/G2L, FET -MX9352-C, OK335xS-II и многими другими. Если вас интересуют эти устройства, рекомендуем вам ознакомиться с обзорами.

20/06/202420/06/2024

Четырехъядерный процессор EDWIN EIC7700X RISC-V SoC поддерживает 19,95 TOPS NPU для приложений машинного зрения Edge AI

Вчера мы отметили, что Sipeed работает над системой-на-модуле LM5A на базе четырехъядерного процессора ESWIN EIC7700X с ускорителем искусственного интеллекта ~ 20 TOPS, чтобы интегрировать ее в свой ноутбук Lichee Book и другие несущие платы. Итак, сегодня мы решили присмотреться к EIC7700X SoC, разработанному «BEIJING ESWIN COMPUTING TECHNOLOGY CO., LTD» или для краткости ESWIN.

EIC770X оснащен четырьмя 64-битными ядрами RISC-V (RV64GC) с тактовой частотой до 1,8 ГГц, неназванными графическими процессорами 3D и 2D, NPU 19,95 TOPS, видеокодером/декодером H.265/H.264, способным обрабатывать до 32 видео с разрешением 1080p30, различными видеовыходами (HDMI + DSI) и входными интерфейсами, двойной GbE, 4-канальный PCIe Gen 3 и многим другим.

26/05/202426/05/2024

Ускоритель EdgeCortix SAKURA-II Edge AI обеспечивает производительность до 60 TOPS при мощности 8 Вт.

На днях компания EdgeCortix анонсировала свой ускоритель искусственного интеллекта SAKURA-II Edge с архитектурой Dynamic Neural Accelerator (DNA) второго поколения, обеспечивающий производительность до 60 TOPS (INT8) при мощности 8 Вт и подходящий для выполнения сложных генеративных задач искусственного интеллекта, таких как большие языковые модели (LLM), большие зрительные модели (LVM) и мультимодальные приложения на основе трансформаторов на периферии.

19/05/202419/05/2024

Ускоритель искусственного интеллекта MemryX MX3 Edge обеспечивает производительность до 5 TOPS, предлагается в виде кристалла, корпуса, а также модулей M.2 и mPCIe.

Жан-Люк отметил модуль ускорителя искусственного интеллекта MemryX MX3 Edge, рассказывая об ускорителях искусственного интеллекта DeGirum ORCA M.2 и USB Edge в прошлом месяце, поэтому сегодня мы рассмотрим этот чип искусственного интеллекта и соответствующие модули, которые запускают нейронные сети компьютерного зрения с использованием распространенных платформ, таких как TensorFlow, TensorFlow Lite, ONNX, PyTorch и Keras.

22/04/202422/04/2024

Драйвер NPU с открытым исходным кодом Rockchip RK3588 выполняет обнаружение объектов со скоростью 30 кадров в секунду

Томеу Визосо (Tomeu Vizoso) последние пару месяцев работал над драйвером с открытым исходным кодом для NPU (нейронного процессора) на базе Rockchip RK3588 SoC, и и проект значительно продвинулся вперед: обнаружение объектов работает нормально со скоростью 30 кадров в секунду с использованием модели SSDLite MobileDet и всего одно из трех ядер ускорителя искусственного интеллекта.

18/04/202418/04/2024

Модуль Hailo-10 M.2 Key-M выводит генеративный искусственный интеллект на передний план, обеспечивая производительность до 40 TOPS

Hailo-10 — это новый модуль M.2 Key-M, который расширяет возможности генеративного искусственного интеллекта, обеспечивая производительность до 40 TOPS при малом энергопотреблении. В настоящее время он нацелен на компьютеры с искусственным интеллектом, поддерживающие только операционную систему Windows 11 на платформах x86 или Aarch64.

Hailo утверждает, что Hailo-10 быстрее и более энергоэффективен, чем решения со встроенным нейронным процессором (NPU), присутствующие в процессорах Intel SoC, и обеспечивает как минимум вдвое большую производительность при вдвое меньшей мощности, чем NPU Intel Core Ultra «AI Boost».

18/04/202418/04/2024

Ускорители DeGirum ORCA M.2 и USB Edge AI поддерживают форматы моделей Tensorflow Lite и ONNX.

На днях мы наткнулись на Edge AI-сервер на базе Atom, предлагаемый с рядом модулей ускорителя AI, а именно Hailo-8, Blaize P1600, Degirum ORCA и MemryX MX3. Мы никогда не слышали о последних двух, о модуле MemryX мы, возможно, поговорим чуть позже, а сегодня подробнее рассмотрим чип Degirum ORCA и модуль M.2 PCIe.

DeGirum ORCA предлагается в виде ASIC, модуля M.2 2242 или 2280 PCIe или (в ближайшее время) модуля USB и поддерживает форматы моделей TensorFlow Lite и ONNX, а также точность INT8 и Float32 ML. Они были анонсированы в сентябре 2023 года и уже протестированы на ряде мини-ПК и встраиваемых блочных ПК от Intel (NUC), AAEON, GIGABYTE, BESSTAR и Seeed Studio (reComputer).