- ●? ?小巧的Ceva-NeuPro-Nano NPU帶來了超低功耗與最佳性能的優化平衡，可在消費、工業和通用 AIoT 產品中高效執行 TinyML 工作負載●? ?用于Ceva-NeuPro NPU系列的Ceva-NeuPro Studio完善了AI SDK，支持包括TensorFlow Lite for Microcontrollers和 microTVM的開放式 AI 框架，可加快開發 TinyML 應用●? ?Ceva憑借在物聯網連接方
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Ceva 智能邊緣IP TinyML NPU
- 打從2022年11月ChatGPT開放公眾使用后，隨即掀起一股大型語言模型（Large Language Model, LLM）風潮，乃至生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI）風潮，不過AI似乎有極大化與極小化的兩線發展，小型化發展即是以AIoT為起點開始衍生出Edge AI、TinyML等，特別是TinyML，必須在有限的運算力、電力、成本、體積下實現AI，極具工程精進挑戰。對此有一名IoT開發工程師Jon Nordby發起一個案子，期望實現
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TinyML 傳感器開發板
- 如今，數據處理架構呈現出一種“分裂”的特性。擁有龐大規模和計算能力的“云”計算成為了關注焦點，而“邊緣”計算將處理過程置于“一線”，連接著電子設備與真實世界。在云端，數據存儲量巨大，處理過程需要排隊和調度；而在邊緣，處理工作則有針對性地即時完成。如今，數據處理架構呈現出一種“分裂”的特性。擁有龐大規模和計算能力的“云”計算成為了關注焦點，而“邊緣”計算將處理過程置于“一線”，連接著電子設備與真實世界。在云端，數據存儲量巨大，處理過程需要排隊和調度；而在邊緣，處理工作則有針對性地即時完成。這使得系統能夠針對
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Qorvo半導體 tinyML 電源管理
- 物聯網正加速帶動人工智能走向終端裝置，我們可以看到市場繼續保持積極的成長趨勢。市場也期待有更多的人工智能物聯網設備在市場上普及，并深入包括消費性物聯網設備、工業應用和網絡、還有與視覺、語音和聲音影像相關的邊緣應用。AI的應用案例正在推動著龐大的物聯網運算需求，而這背后都需要透過MCU來釋放這些運算能量。我們也可以看出市場上的MCU解決方案基本上有兩大發展趨勢，用以支持新一代的機器學習（Machine Learning；ML）運算能力。一是提高MCU本身的運算性能及能力，例如從Arm Cortex M0+提
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TinyML MCU 深度學習
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