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電子發燒友網>可編程邏輯>萊迪思sensAI解決方案集合簡化AL/ML模型在智能網絡邊緣設備的部署

萊迪思sensAI解決方案集合簡化AL/ML模型在智能網絡邊緣設備的部署

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與使用CPU來驅動AI應用的設備相比,采用sensAI開發,并在萊迪思FPGA上運行的AI計算設備的電池使用時間延長了28%。
2021-11-24 14:18:001451

嵌入式AI邊緣智能系統用,加速機器人&機器視覺設備部署 ——2022研華工業物聯網在線論壇

邊緣智能系統包含了邊緣AI + 邊緣計算,在設備側進行推理和部署深度學習模型,降低網絡延遲和帶寬的消耗。研華提供多種嵌入式AI解決方案,在多種應用場景下,來滿足AI應用對低成本、低延遲、高性能的邊緣
2022-07-07 11:31:17512

管理 ML 模型部署中的權衡

將機器學習代碼放在哪里——在云中、邊緣設備上或前提上——總是需要權衡。這里有一些提示。 工程師經常需要就代碼的放置位置做出重要決定:在云中、邊緣設備上或本地。這個決定總是涉及權衡——考慮到適用于每組
2022-07-21 09:19:52423

ML-EXray:云到邊緣部署驗證框架

  嵌入式AI和ML邊緣部署不斷增加,無疑引入了從云到邊緣的新性能變化。盡管邊緣設備上的AI執行性能突然發生了負面變化,但采用TinyML是一種前進的方式。
2022-10-18 14:31:44448

TDK 收購 Qeexo,以實現完整智能邊緣平臺

TDK 已收購 Qeexo 公司,這是一家領先的自動化機器學習(ML)平臺開發商,旨在加速低功耗、始終在線的智能平臺的 tinyML 模型開發 TDK 旨在進一步強化其 ML 專業能力,并簡化 ML
2023-01-05 17:01:11660

ML模型推向邊緣實現了AI的新用例

如前文所討論的那樣,ML模型通常依賴于大量的并行運算。本質上講,它們需要原始的計算能力。但是,在算力和設備消耗的實際功率之間始終要進行權衡與取舍。要將ML模型推向邊緣,需要消耗功率盡可能少的設備。當需要嵌入設備時更是如此。幸運的是,現在有各種各樣的高性能、低功耗MCU。
2023-05-09 09:51:19579

邊緣計算設備部署方案

,為了產生更快的網絡 服務響應。滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。由于數據處理和分析,是在傳感器附近或 設備產生數據的位置進行的,因此稱之為邊緣計算。
2023-05-18 15:39:540

恩智浦的eIQ ML軟件開發環境變得更加智能和友好

邊緣設備。隨著越來越多的智能遷移到網絡邊緣,恩智浦 通過提供成本、性能和功耗優化來擁抱這一趨勢 處理解決方案,推動 ML 技術跨多個市場 應用程序,為最終用戶提供增強安全性的好處, 更好的隱私和更低的延遲。
2023-05-25 09:53:07638

如何部署ML模型到Google云平臺

實踐中的機器學習:在 Google 云平臺上部署 ML 模型
2023-07-05 16:30:36382

邊緣人工智能的前景在哪?機器學習解決方案

物聯網技術的進步為大量設備帶來了互聯網連接能力,此外,邊緣計算的發展如今還為邊緣設備提供機器學習*1,將人工智能的版圖從云端擴展到外圍。本期推文將深入介紹一款突破性的軟件解決方案,它可將從根本上簡化
2023-09-06 12:15:02801

TDK機器學習解決方案促進邊緣人工智能前景大幅擴展

物聯網技術的進步為大量設備帶來了互聯網連接能力。此外,邊緣計算的發展如今還為邊緣設備提供機器學習*1,將人工智能的版圖從云端擴展到外圍。本文將深入介紹一款突破性軟件解決方案,該方案將從根本上簡化部署,在邊緣設備上輕松實現機器學習。
2023-10-27 12:18:34193

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