对于希望在边缘的推理处理器上实施人工智能 (AI) 算法的设计人员来说，他们正不断面临着降低功耗并缩短开发时间的压力，即使在处理需求不断增加的情况下也是如此。现场可编程门阵列 (FPGA) 为实施边缘AI所需的神经网络 (NN) 推理引擎提供了特别有效的速度和效率效率组合。然而，对于不熟悉 FPGA 的开发人员来说，传统FPGA的开发方法可能相当复杂，往往导致他们去选择不太理想的解决方案。本文将介绍来自Microchip Technology的一种比较简单的方法。通过这种方法，开发人员可以使用FPGA和软
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DigiKey FPGA 边缘AI
对于大量联网的物联网设备，在边缘处理人工智能工作负载比云端更好。
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边缘AI
为了适应网络边缘人工智能（AI）计算及相关推理算法的快速发展，韩国智能硬件公司（IHWK）正在为神经技术设备和现场可编程神经形态设备开发神经形态计算平台。Microchip Technology Inc.（美国微芯科技公司）通过子公司冠捷半导体（SST）参与协助开发，为该平台SuperFlash® memBrain™神经形态存储器解决方案提供评估系统。该解决方案基于Microchip经行业验证的非易失性存储器（NVM）SuperFlash技术并加以优化，可通过模拟内存计算方法为神经网络执行矢量矩阵乘法（V
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Microchip IHWK 模拟计算平台 边缘AI ML推理
英飞凌科技股份公司于近日宣布与Edge Impulse合作，为PSoC™ 63低功耗蓝牙®微控制器（MCU）扩展基于微型机器学习的AI开发工具。人工智能物联网应用开发者现在可以使用Edge Impulse Studio环境，在高性能、低功耗的PSoC 63低功耗蓝牙微控制器上构建边缘机器学习（ML）应用。此次合作为客户在基于PSoC 63低功耗蓝牙微控制器器件的系统中进行本地开发和配置机器学习应用提供了更多灵活性和平台选择，这些PSoC 63低功耗蓝牙微控制器器件可提供150-MHz&
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英飞凌 边缘AI 机器学习模型
随着“边缘人工智能 (AI)”的兴起，“在网络边缘拥有更高的智能性”也倍受讨论，拥有更高本地实时处理能力的好处就易被忽视，而这种处理无需依赖基于云的资源来运行 AI 模型。通过使我们日常交互的电子设备能够根据 AI 模型在现实世界中做出决策，我们可以提高其响应能力、安全性和整体效率。 当然，一些 AI 驱动型系统可能一直都需要基于云的资源。利用诸如人员和物体分类、异常检测和人体姿势估计等处理功能，可以大大增强许多低功耗应用，特别是那些具有一至两个摄像头的应用。然而，由于成本限制以及此类处理水平的
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在建筑、工业和零售自动化应用中，设计人员可以轻松且经济实惠地为多达 12 个摄像头添加视觉和 AI 处理功能
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各行各业的数字化转型和日常生活中的新场景已经对边缘上的人工智能（AI）和机器学习、先进数据处理、音频、视觉等产生了需求。边缘机器学习（ML）计算支持广泛的、智能化的工业和家庭应用，包括用于异常检测的传感器数据处理、预测性维护、用于改进玻璃破碎检测的音频模式识别、简单命令词识别以及视觉应用，如使用低分辨率摄像头进行在场检测或人数统计。现在的产品设计人员已看到了人工智能和机器学习的巨大潜力，可以为家庭安全系统、可穿戴医疗监测器、商业设施和工业设备监控传感器等边缘应用带来更多的智能化。所以SiliconLabs
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在过去的两年里，边缘人工智能（Edge AI）实现了加速发展，这主要得益于小型化神经网络架构的进步，从而可以在微控制器级（MCU）的器件上实现高精度。这增加了边缘AI 应用和设备的数量，这些应用和设备可以通过这项技术以较低的成本实现。这方面的一个示例就是关键字识别，它已经成为智能家居设备交互的标准方式。边缘AI 可以体现为多种形态，从非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、与基站或智慧城市视频监控等数据源同处一方的大型方案。在这些更大型的装置中，异构架构（即针对特定任务的专业加速器）正在
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1 推动边缘AI发展的两大方面从需求方面看，因为算力要求高，最初的AI 都从云端智能开始，数据必须上传到云端处理，而随后的发展过程中产生了对于用户体验和数据隐私方面的问题。边缘AI 能够大大减小延时问题，并且对于网络环境的要求较为宽松，极大地提升了用户体验。同时边缘AI在处理数据过程中不必上传至云端，能够很好地保障数据隐私和数据安全，还能避免系统受到恶意网络攻击。从技术发展方面来看，芯片和软件技术的迭代在一定程度上也推动了边缘AI 的发展。过去芯片的算力无法满足边缘AI 应用，同时
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NVIDIA今日宣布正式推出NVIDIA Jetson AGX Orin开发者套件，这是体积精巧又节能的人工智能（AI）超级计算机，适用于先进的机器人技术、自主机器及新一代嵌入式与边缘运算装置。 NVIDIA Jetson AGX Orin单芯片边缘AI超级计算机Jetson AGX Orin每秒可进行275兆次运算，处理能力较前一代Jetson AGX Xavier高出八倍以上，并且维持与前一代相同的小巧尺寸及针脚兼容性，以及相似的售价。Jetson AGX Orin搭载NVIDIA Ampe
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如果在没有嵌入式处理器供应商提供的合适工具和软件的支持下，既想设计高能效的边缘人工智能(AI)系统，同时又要加快产品上市时间，这项工作难免会冗长乏味。面临的一系列挑战包括选择恰当的深度学习模型、针对性能和精度目标对模型进行训练和优化，以及学习使用在嵌入式边缘处理器上部署模型的专用工具。从模型选择到在处理器上部署，TI可免费提供相关工具、软件和服务，为您深度神经网络(DNN)开发工作流程的每一步保驾护航。下面让我们来了解如何不借助手动工具或手动编程来选择模型、随时随地训练模型并将其无缝部署到TI处理器上，从
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边缘计算的重要性日益突显，环旭电子的数据网络存储产品线致力于为客户提供ODM/JDM/EMS网络存储产品设计和制造服务。近期公司提供设计制造（JDM）服务，协助品牌客户推出边缘AI计算服务器提供支持。在该产品项目中，环旭电子提供了全套的架构和概念设计、机箱设计、硬件、FW设计（Switch FW、BIOS和BMC FW），以及热设计，该产品符合比标准机架服务器更严格的 NEBS 电信标准。这是一款2U机架式边缘AI服务器，采用英特尔第三代Xeon铂金处理器，四个单宽或两个双宽的英伟达GPU，具备
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莱迪思半导体宣布其CrossLink-NX FPGA和专为AI优化的软件解决方案，将用于联想最新的ThinkPad X1系列笔记本电脑中。全新的联想ThinkPad产品系列采用莱迪思充分整合的客户端硬件和软件解决方案，能够在不损失效能或电池使用时间的情况下提供优化的使用者体验，包括沉浸式互动、更好的隐私保护和更高效的协作。 莱迪思FPGA助力联想新一代网络边缘AI体验莱迪思营销和业务发展副总裁Matt Dobrodziej表示：「我们的AI优化解决方案产品旨在满足希望实现更高智能的各种网络边缘应
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物联网（IoT）无疑是近年来最重要的应用发展之一，它不仅让智慧家庭成为可能，同时也实现了智能制造的愿景。目前，它也正持续的深入我们的所有日常生活之中，帮包含智慧城市、智慧运输等，处处都有物联网的身影。然而要实现物联网应用，IoT组件的使用就是不可或缺的一环。而当前市场上已存在多家的供货商，也提供多样化的IoT组件方案。本次所进行的「2021年IoT组件供货商品牌暨采购行为年度调查」，就是要找出哪几家供货商具备较佳的品牌识别，能够提供让开发者信任的产品；另一方面，在组件的采购上，具备哪些特性的组
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