CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем
Новости, инструкции, обзоры
В августе 2018 года была рассмотрена камера компьютерного зрения Charmed Labs PIXY2 на базе микроконтроллера NXP LPC4330, которая способна работать с Arduino, Raspberry Pi и другими платами для разработки.
Теперь компания вернулась с полностью интегрированным более мощным решением, а именно ИИ-камерой Vizy, оснащенной SBC Raspberry Pi 4 с оперативной памятью до 8 Гб. Читать далее «ИИ-камера Vizy на базе Raspberry Pi 4 способна работать с Tensorflow, OpenCV, PyTorch (Crowdfunding)»
В начале года компания Arm представила свой самый первый microNPU (Micro Neural Processing Unit) для микроконтроллеров – Arm Ethos-U55, разработанным для микроконтроллеров на базе ядра семейства Cortex-M, таких как Cortex-M55, и обеспечивающим от 64 до 512 GOPS производительности вывода искусственного интеллекта или увеличение производительности машинного обучения до 480 раз по сравнению с выводом процессора Cortex-M.
Читать далее «Arm Ethos-U65 microNPU обеспечивает вывод ИИ с низким энергопотреблением на процессорах Cortex-A и Neoverse.»
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.
Читать далее «Мини-SBC для Google Coral Dev Board теперь доступен за 100 долларов»
Ранее в этом году мы рассмотрели некоторые решения для видеоаналитики на базе встраиваемого компьютера AAEON UP Xtreme Edge, сочетающего процессор Intel Whiskey Lake с модулями AI-ускорителя Intel Movidius Myriad X, а также программные решения для управления и видеоаналитики Milestones и SAIMOS или aotu. ai BrainFrame.
iWave Systems представила аналогичное решение – шлюз Corazon-AI, способный обрабатывать до 8 IP-камер в режиме реального времени, но вместо того, чтобы полагаться на AI-ускорители, компания использует Xilinx Zynq Ultrascale + Arm Cortex-A53/R5 FPGA MPSoC для AI-вывода.
Читать далее «Шлюз Corazon-AI на базе FPGA поддерживает до 8 IP-камер для видеоаналитики»
На прошлой неделе мы писали о карте Hailo-8 M.2, обеспечивающей до 26 TOPS производительности AI и сравнивающейся с Google Edge TPU и Intel Movidius Myriad X как с точки зрения занимаемой площади, так и производительности и эффективности.
С тех пор у нас была конференц-связь с Лиран Бар, вице-президентом по развитию бизнеса Hailo, где у нас было время обсудить больше о решениях Hailo AI, а также о том, как интерпретировать и понимать тесты AI, которые во многих случаях могут вводить в заблуждение.
Читать далее «Узнайте больше об ускорителе искусственного интеллекта Hailo-8 и ознакомьтесь с результатами тестов»
VIA Technologies выпустила датчик зрения VIA Pixetto, предназначенный для обучения искусственному интеллекту (AI) и машинному обучению (ML) учащихся в возрасте от двенадцати лет и старше.
Читать далее «Плата VIA Pixetto, оснащенная видеопроцессоро м Hi3518E V300 HD, предназначена для обучения искусственному интеллекту и машинному обучению»
Вчера мы писали о уникальной плате – плате Evo M51, выполненной в форм-факторе Adafruit Feather, оснащенной микроконтроллером Atmel SAMD51 Cortex-M4F и Intel MAX 10 FPGA.
Но менее чем через 24 часа мы наткнулись на другую плату – Cortex-M4F размера Adafruit Feather с матрицей FPGA. Вместо использования двухчипового решения плата QuickLogic QuickFeather использует EOS S3 SoC компании с маломощным ядром Cortex-M4F и встроенной матрицей FPGA.
Читать далее «Плата QuickFeather работает на базе микроконтроллера QuickLogic EOS S3 Cortex-M4F со встраиваемой FPGA (краудфандинг)»
Вчера была рассмотрена довольно уникальная плата: Evo M51 в форм-факторе Adafruit Feather, оснащенная микроконтроллером Atmel SAMD51 Cortex-M4F и FPGA Intel MAX 10.
Менее чем через 24 часа была обнаружена еще одна плата в форм-факторе Adafruit Feather с ядром Cortex-M4F и FPGA. Однако вместо двухчипового решения плата QuickFeather от QuickLogic использует SoC EOS S3 с энергоэффективным ядром Cortex-M4F и встроенной FPGA.