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Alif与Edge Impulse联合开发边缘机器视觉能力

关键词:AlifEdge Impulse边缘机器视觉

时间:2022-06-02 09:51:06      来源:互联网

Alif Semiconductor 和 Edge Impulse共同宣称,通过将前者的 Ensemble 系列微控制器 (MCU) 和融合处理器与后者的 ML 开发平台相结合,嵌入式系统中的机器学习性能“显着提高”。这些改进甚至可以为电池供电的物联网应用提供机器视觉能力,以及用于基于语音和振动的机器学习。

Alif Semiconductor 和 Edge Impulse共同宣称,通过将前者的 Ensemble 系列微控制器 (MCU) 和融合处理器与后者的 ML 开发平台相结合,嵌入式系统中的机器学习性能“显着提高”。这些改进甚至可以为电池供电的物联网应用提供机器视觉能力,以及用于基于语音和振动的机器学习。

他们表示,嵌入式物联网应用程序中基于视觉的用例对开发人员来说一直很困难,因为处理器要么在处理性能方面太弱,要么太耗电,尤其是在电池供电系统的情况下。同样,嵌入式设计的传统开发工作流程不适合在嵌入式 MCU 中进行配置、训练和部署 ML 模型所需的额外步骤。

Alif Semiconductor 的 Ensemble 系列由 Arm 的 Ethos-U55 NPU 和 Cortex-M55 CPU 提供动力,并围绕“始终可用、电池友好、AI 加速环境传感”的概念结合了高性能和高效率处理。它说:“与当前受 CPU 限制的方法相比,这显着提高了 AI/ML 性能,同时仅消耗此类解决方案的一小部分功能。”

它说,Ensemble E7 中的 U55/M55 内核在类似时钟速度下运行卷积神经网络工作负载的速度比 Cortex-M7 快 100 倍(780us 对比 74ms)。与此同时,电池供电物联网中小型化 ML (tinyML) 专家 Edge Impulse 扩展了其开发平台,以利用 Ensemble 中内置的 AI 加速功能,同时控制功耗。

该公司与 Advantech、Nordic Semiconductor 和 Polycom 等公司合作,表示其平台可以快速轻松地指导物联网开发人员完成收集和构建数据集的过程,使用现成的构建块设计 ML 算法,使用真实的模型验证模型时间数据,并为嵌入式物联网模块部署完全优化的解决方案。两人在本周的嵌入式视觉峰会上展示了他们的合作。

Alif Semiconductor 软件和系统设计副总裁 Steve Pancoast 表示:“在与 Edge Impulse 合作时,我们基于 Ethos-U55 的系统对神经网络推理效率的改进令人印象深刻。 Edge Impulse 平台带来的易用性,加上 EON 调谐器和编译器带来的性能改进,将对我们客户的设计周期产生重大影响。”

Edge Impulse 的联合创始人兼首席执行官 Zach Shelby 表示:“Edge Impulse 的使命一直是让我们的用户能够创造下一代智能设备。我们与 Alif 的合作关系确实让我们将其提升到了一个新的水平。我们很高兴能够突出我们的开发平台和 Ensemble 设备的综合能力,并期待看到他们能够创造出什么样的产品。”

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