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Ceva擴展智能邊緣IP領(lǐng)導(dǎo)地位增添用于AIoT設(shè)備的全新TinyML優(yōu)化NPU
- ●? ?小巧的Ceva-NeuPro-Nano NPU帶來了超低功耗與最佳性能的優(yōu)化平衡，可在消費、工業(yè)和通用 AIoT 產(chǎn)品中高效執(zhí)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(fā) TinyML 應(yīng)用●? ?Ceva憑借在物聯(lián)網(wǎng)連接方
- 關(guān)鍵字： Ceva 智能邊緣IP TinyML NPU
一美元的TinyML傳感器開發(fā)板
- 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(fēng)潮，乃至生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI）風(fēng)潮，不過AI似乎有極大化與極小化的兩線發(fā)展，小型化發(fā)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(xiàn)AI，極具工程精進挑戰(zhàn)。對此有一名IoT開發(fā)工程師Jon Nordby發(fā)起一個案子，期望實現(xiàn)
- 關(guān)鍵字： TinyML 傳感器開發(fā)板
微型機器學(xué)習(xí)（tinyML）在電源管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
- 如今，數(shù)據(jù)處理架構(gòu)呈現(xiàn)出一種“分裂”的特性。擁有龐大規(guī)模和計算能力的“云”計算成為了關(guān)注焦點，而“邊緣”計算將處理過程置于“一線”，連接著電子設(shè)備與真實世界。在云端，數(shù)據(jù)存儲量巨大，處理過程需要排隊和調(diào)度；而在邊緣，處理工作則有針對性地即時完成。如今，數(shù)據(jù)處理架構(gòu)呈現(xiàn)出一種“分裂”的特性。擁有龐大規(guī)模和計算能力的“云”計算成為了關(guān)注焦點，而“邊緣”計算將處理過程置于“一線”，連接著電子設(shè)備與真實世界。在云端，數(shù)據(jù)存儲量巨大，處理過程需要排隊和調(diào)度；而在邊緣，處理工作則有針對性地即時完成。這使得系統(tǒng)能夠針對
- 關(guān)鍵字： Qorvo半導(dǎo)體 tinyML 電源管理
TinyML前進物聯(lián) MCU深度學(xué)習(xí)成為可能
- 物聯(lián)網(wǎng)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(xù)保持積極的成長趨勢。市場也期待有更多的人工智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在市場上普及，并深入包括消費性物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、工業(yè)應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)、還有與視覺、語音和聲音影像相關(guān)的邊緣應(yīng)用。AI的應(yīng)用案例正在推動著龐大的物聯(lián)網(wǎng)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(fā)展趨勢，用以支持新一代的機器學(xué)習(xí)（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
- 關(guān)鍵字： TinyML MCU 深度學(xué)習(xí)
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