TensorFlow – Страница 5 – CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем

14/09/202226/09/2022

Ускоритель искусственного интеллекта Ztachip RISC-V с открытым исходным кодом работает до 50 раз быстрее

Ztachip — это ускоритель RISC-V с открытым исходным кодом для периферийных приложений машинного зрения и искусственного интеллекта, работающих на недорогих устройствах FPGA или пользовательских ASIC, который, как говорят, работает в 20–50 раз быстрее, чем на неускоренных реализациях RISC-V, а также лучше чем ядра RISC-V с векторными расширениями (здесь номера не указаны).

Ztachip, произносится как zeta-chip, не привязан к конкретной архитектуре, но пример кода содержит ядро RISC-V, основанное на реализации VexRiscv, и может ускорить общие задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение краев, оптический поток, обнаружение движения, преобразование цвета, а также модели искусственного интеллекта TensorFlow без переподготовки.

29/07/202205/08/2022

Модуль mini PCIe оснащен процессором Rockchip RK1808K с 3.0 TOPS NPU

Rockchip RK1808 SoC со встроенным ускорителем искусственного интеллекта 3.0 TOPS существует с 2019 года, и мы видели его в вычислительных USB-накопителях, SBC и даже в модуле Pine64 SoEdge-RK1808 SO-DIMM, но почему-то никогда в более широко используемых форм-факторах M.2 или mPCIe.

Toybrick TB-RK1808M0 меняет это и предлагает Rockchip RK1808K SoC в сочетании с 1 ГБ ОЗУ и флэш-памятью eMMC 8 ГБ в модуле mini PCIe, который предоставляет сигналы USB 3.0, USB 2.0, UART и GPIO.

23/05/202223/05/2022

Плата ускорителя искусственного интеллекта Falcon H8 от Lanner Electronics на базе процессоров искусственного интеллекта Hailo 8

Hailo и Lanner Electronics выпустили экономичную ускорительную карту PCIe под названием Falcon H8. Устройство предназначено для того, чтобы позволить устаревшим устройствам, таким как сетевые видеорегистраторы, блоки Edge AI, промышленные ПК, эффективно выполнять интенсивные рабочие нагрузки, связанные с производством, умными городами, розничной торговлей и т. д.

07/05/202212/05/2022

Процессор Allwinner V853 Arm Cortex-A7 + RISC-V поставляется с 1 NPU TOPS для приложений AI Vision

Allwinner V853 SoC сочетает в себе ядро Arm Cortex-A7 с ядром Xuantie E907 RISC-V и NPU с производительностью 1 TOPS для недорогих приложений AI Vision, таких как интеллектуальные дверные замки, интеллектуальный контроль доступа, веб-камеры с искусственным интеллектом, тахографы и интеллектуальные настольные лампы.

24/04/202225/04/2022

reServer Jetson-50-1-H4 — это сервер AI Edge на базе NVIDIA Jetson AGX Orin 64 ГБ.

reServer Jetson-50-1-H4 — это пограничный сервер вывода ИИ на базе Jetson AGX Orin 64 ГБ с производительностью ИИ до 275 TOPS. Одноплатный компьютер Intel Core Tiger Lake.

28/02/202203/03/2022

Ядра Codasip L31 и L11 RISC-V для AI/ML поддерживают TFLite Micro, пользовательская настройка

Codasip анонсировала маломощные встроенные процессорные ядра RISC-V L31 и L11, оптимизированные для настройки периферийных приложений AI/ML IoT с ограничениями по мощности и размеру.

26/01/202228/01/2022

Плата для разработчиков Coral Dev Board Micro сочетает в себе микроконтроллер NXP i.MX RT1176 с Edge TPU в форм-факторе Pi Zero

Coral Dev Board Micro — это последняя версия набора для разработки Edge AI от Google с кроссоверным процессором/микроконтроллером NXP i.MX RT1176 Cortex-M7/M4 в сочетании с 4 TPU TOPS Edge компании, камерой и микрофоном на плате, размером, примерно, с Raspberry Pi Zero SBC.

Новая плата следует за оригинальной платой Coral Dev на базе NXP i.MX 8M, представленной в 2019 году, и Coral Dev Board mini на базе процессора MediaTek MT8167S, выпущенной в 2020 году, соответствуют тенденции предоставления более компактных решений с более дешевыми хост-процессорами для edge AI.

23/01/202224/01/2022

Плата BrainChip AKD1000 PCIe стоимостью 499 долларов США позволяет делать выводы и обучать искусственному интеллекту на периферии

Компания BrainChip объявила о выпуске плат PCIe Akida AKD1000 (mini), основанных на одноименном нейроморфном процессоре компании и использующих импульсные нейронные сет и (SNN), которые обеспечивают вывод в реальном времени гораздо более эффективным способом, чем «традиционные» чипы с поддержкой искусственного интеллекта, основанные на технологии CNN (сверточной нейронной сети).