工業嵌入式AI解決方案供應商研華榮幸宣布與AI芯片制造商Hailo合作。通過合作，雙方將推出即用成熟平臺，在邊緣部署可擴展高性能AI。該方案將整合研華基于i.MX 8M Plus的平臺、Hailo-8 M.2 AI加速模塊，助力企業實現26TOPS性能和一流能效。通過合作，雙方將為眾多智能細分市場，包括機器人、醫療和交通等提供尖端的AI解決方案。研華RSB-3720 2.5“Pico-ITX單板計算機(SBC)、EPC-R3720嵌入式系統、EPC-R5710邊緣智能系統是基于恩智浦i.MX 8M Plu
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研華 Hailo 邊緣AI
2023年10月24日，以“芯啟數智 共創慧城”為主題的2023英特爾數智園區及社區生態大會在深圳舉辦。在此次大會上，英特爾全面展示了其在智慧城市領域的愿景和戰略布局，并與眾多來自智慧城市、智慧園區、智慧社區等專業領域的技術專家和行業精英一道，暢談了智慧城市的未來趨勢和發展方向，共同探索智慧城市領域的最新技術和產品。英特爾公司網絡與邊緣解決方案事業部副總裁兼智慧城市事業部總經理Renu
Navale表示，“如今，全球約56%的人口（44億居民）生活在城市中。這一趨勢預計將持續下去，到2050年，城市人
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英特爾 邊緣AI 城市數智化
對于希望在邊緣的推理處理器上實施人工智能 (AI) 算法的設計人員來說，他們正不斷面臨著降低功耗并縮短開發時間的壓力，即使在處理需求不斷增加的情況下也是如此?，F場可編程門陣列 (FPGA) 為實施邊緣AI所需的神經網絡 (NN) 推理引擎提供了特別有效的速度和效率效率組合。然而，對于不熟悉 FPGA 的開發人員來說，傳統FPGA的開發方法可能相當復雜，往往導致他們去選擇不太理想的解決方案。本文將介紹來自Microchip Technology的一種比較簡單的方法。通過這種方法，開發人員可以使用FPGA和軟
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DigiKey FPGA 邊緣AI
對于大量聯網的物聯網設備，在邊緣處理人工智能工作負載比云端更好。
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邊緣AI
為了適應網絡邊緣人工智能（AI）計算及相關推理算法的快速發展，韓國智能硬件公司（IHWK）正在為神經技術設備和現場可編程神經形態設備開發神經形態計算平臺。Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）通過子公司冠捷半導體（SST）參與協助開發，為該平臺SuperFlash? memBrain?神經形態存儲器解決方案提供評估系統。該解決方案基于Microchip經行業驗證的非易失性存儲器（NVM）SuperFlash技術并加以優化，可通過模擬內存計算方法為神經網絡執行矢量矩陣乘法（V
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Microchip IHWK 模擬計算平臺 邊緣AI ML推理
英飛凌科技股份公司于近日宣布與Edge?Impulse合作，為PSoC? 63低功耗藍牙?微控制器（MCU）擴展基于微型機器學習的AI開發工具。人工智能物聯網應用開發者現在可以使用Edge Impulse Studio環境，在高性能、低功耗的PSoC 63低功耗藍牙微控制器上構建邊緣機器學習（ML）應用。此次合作為客戶在基于PSoC 63低功耗藍牙微控制器器件的系統中進行本地開發和配置機器學習應用提供了更多靈活性和平臺選擇，這些PSoC?63低功耗藍牙微控制器器件可提供150-MHz&
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英飛凌 邊緣AI 機器學習模型
隨著“邊緣人工智能 (AI)”的興起，“在網絡邊緣擁有更高的智能性”也倍受討論，擁有更高本地實時處理能力的好處就易被忽視，而這種處理無需依賴基于云的資源來運行 AI 模型。通過使我們日常交互的電子設備能夠根據 AI 模型在現實世界中做出決策，我們可以提高其響應能力、安全性和整體效率。?當然，一些 AI 驅動型系統可能一直都需要基于云的資源。利用諸如人員和物體分類、異常檢測和人體姿勢估計等處理功能，可以大大增強許多低功耗應用，特別是那些具有一至兩個攝像頭的應用。然而，由于成本限制以及此類處理水平的
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在建筑、工業和零售自動化應用中，設計人員可以輕松且經濟實惠地為多達 12 個攝像頭添加視覺和 AI 處理功能
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各行各業的數字化轉型和日常生活中的新場景已經對邊緣上的人工智能（AI）和機器學習、先進數據處理、音頻、視覺等產生了需求。邊緣機器學習（ML）計算支持廣泛的、智能化的工業和家庭應用，包括用于異常檢測的傳感器數據處理、預測性維護、用于改進玻璃破碎檢測的音頻模式識別、簡單命令詞識別以及視覺應用，如使用低分辨率攝像頭進行在場檢測或人數統計?，F在的產品設計人員已看到了人工智能和機器學習的巨大潛力，可以為家庭安全系統、可穿戴醫療監測器、商業設施和工業設備監控傳感器等邊緣應用帶來更多的智能化。所以SiliconLabs
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在過去的兩年里，邊緣人工智能（Edge AI）實現了加速發展，這主要得益于小型化神經網絡架構的進步，從而可以在微控制器級（MCU）的器件上實現高精度。這增加了邊緣AI 應用和設備的數量，這些應用和設備可以通過這項技術以較低的成本實現。這方面的一個示例就是關鍵字識別，它已經成為智能家居設備交互的標準方式。邊緣AI 可以體現為多種形態，從非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、與基站或智慧城市視頻監控等數據源同處一方的大型方案。在這些更大型的裝置中，異構架構（即針對特定任務的專業加速器）正在
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202204 GPU 邊緣AI
1? ?推動邊緣AI發展的兩大方面從需求方面看，因為算力要求高，最初的AI 都從云端智能開始，數據必須上傳到云端處理，而隨后的發展過程中產生了對于用戶體驗和數據隱私方面的問題。邊緣AI 能夠大大減小延時問題，并且對于網絡環境的要求較為寬松，極大地提升了用戶體驗。同時邊緣AI在處理數據過程中不必上傳至云端，能夠很好地保障數據隱私和數據安全，還能避免系統受到惡意網絡攻擊。從技術發展方面來看，芯片和軟件技術的迭代在一定程度上也推動了邊緣AI 的發展。過去芯片的算力無法滿足邊緣AI 應用，同時
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202204 邊緣AI
NVIDIA今日宣布正式推出NVIDIA Jetson AGX Orin開發者套件，這是體積精巧又節能的人工智能（AI）超級計算機，適用于先進的機器人技術、自主機器及新一代嵌入式與邊緣運算裝置。 NVIDIA Jetson AGX Orin單芯片邊緣AI超級計算機Jetson AGX Orin每秒可進行275兆次運算，處理能力較前一代Jetson AGX Xavier高出八倍以上，并且維持與前一代相同的小巧尺寸及針腳兼容性，以及相似的售價。Jetson AGX Orin搭載NVIDIA Ampe
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如果在沒有嵌入式處理器供應商提供的合適工具和軟件的支持下，既想設計高能效的邊緣人工智能(AI)系統，同時又要加快產品上市時間，這項工作難免會冗長乏味。面臨的一系列挑戰包括選擇恰當的深度學習模型、針對性能和精度目標對模型進行訓練和優化，以及學習使用在嵌入式邊緣處理器上部署模型的專用工具。從模型選擇到在處理器上部署，TI可免費提供相關工具、軟件和服務，為您深度神經網絡(DNN)開發工作流程的每一步保駕護航。下面讓我們來了解如何不借助手動工具或手動編程來選擇模型、隨時隨地訓練模型并將其無縫部署到TI處理器上，從
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