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在法院外抨击川普 影帝德尼罗被撤销一项颁奖

作者:王禄铭(芯科科技亚太及日本地区业务副总裁) 时间:2023-11-20 来源:三级片免费在线视频 收藏


本文引用地址:http://m724b.sbs/article/三级片免费在线视频/453085.htm

1 边缘AI/ML+物联网的机会

各行各业的数字化转型和日常生活中的新场景正在对边缘嵌入式设备/ 系统中的人工智能/ 机器学习(AI/ML)功能提出越来越高的需求。产品设计人员也纷纷看到了边缘AI/ML 的巨大潜力,正在利用相关技术为家庭安防系统、可穿戴医疗监测器、监控商业设施和工业设备的传感器等一系列边缘设备和应用实现更强的计算能力和更高的智能化。

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王禄铭(芯科科技亚太及日本地区业务副总裁)

在芯科科技看来,边缘AI/ML 将广泛应用于商业、工业和家庭,包括传感器数据处理(如用于异常检测)、预测性维护、音频模式识别(如用于改进玻璃破碎检测)、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),等等。

此外,芯科科技很早就观察到了边缘AI/ML 与物联网充分结合这一趋势,将AI/ML 引入物联网应用可降低带宽需求、节省功耗,并使设备具备更强的能力,做出更快速、更智能的决策。芯科科技与诸多关键客户和生态伙伴就此展开了大量沟通,并推动了相关研发工作,目前已推出多款集成AI/ML 加速器的

2 工程师遇到的开发挑战

对于计划在边缘设备上部署AI/ML 功能的工程师或设计者,他们面临的一项关键挑战就是性能和功耗的平衡关系,如果在开发中这种平衡关系处理不当,其影响甚至会超过AI/ML带来的好处,从而得不偿失。此外,在物联网边缘应用的开发中,AI/ML 功能与无线连接能力的整合也至关重要。

因此,边缘AI 解决方案需要实现各项能力的最佳组合,这涉及性能(AI/ML 处理能力)、功耗(影响电池寿命)、安全性,以及无线连接能力(包括对多样化无线多协议的支持)等多个方面。芯科科技认为,集成AI/ML 加速功能的 单芯片解决方案是确保高性能、高能效、高安全性的一种最佳方式,同时还需要重视产业链之间的合作,以使硬件加速与AI/ML 算法和工具相匹配,集成工具的能力也是边缘AI 取得成功的关键因素之一。

3 芯科科技的解决方案

芯科科技作为一家全球领先的拥有安全和智能无线技术、先进外围设备和先进计算内核的 供应商,已经将AI/ML 技术应用到边缘设备,并且制定了面向边缘AI/ML 的战略和路线图。我们在不断探索集成无线连接和AI/ML 功能的单芯片解决方案及其在边缘的各类应用,这将为物联网行业带来一种变革性的解决方案。

在2022 年,芯科科技就推出了集成AI/ML 加速器的BG24 和MG24 三级片免费在线视频,这是业内首批内置专用AI/ML 加速器的超低功耗无线器件。作为集成化的解决方案,BG24/MG24 SoC 在芯片架构上进行了创新,可以实现更高的性能和更低的功耗。它们结合了运行速率为78 MHz 的ARM Cortex-M33 处理器、高性能2.4 GHz射频、行业领先的20 位ADC、优化的闪存( 高达1536 KB)和RAM(高达256 KB)组合,以及AI/ML硬件加速器(用于在减轻ARM Cortex-M33 工作量时处理ML 算法),因此应用程序可以有更多的时钟周期来完成其他工作。

BG24/MG24 的专用硬件设计旨在快速而高效地处理复杂的计算,内部测试显示其性能提高最高达4 倍,能效提升最多达6 倍。由于ML 计算是在本地设备上而不是在云端进行的,因此消除了网络延迟,加快了决策和行动。此外,这些SoC 支持Matter、Zigbee、OpenThread、低功耗蓝牙、蓝牙网状网络等广泛的2.4 GHz 无线物联网协议和多协议操作,并提供获业内最高级别安全认证的安全防护能力,是各种智能家居、医疗、工业和商业应用的理想选择。

芯科科技在2023 年推出的支持Sub-GHz和2.4 GHz低功耗蓝牙射频的FG28 双频SoC 中,也集成了可用于ML 推理的AI/ML 加速器,同时具有芯科科技业界领先的Secure Vault™ 安全技术。FG28 可帮助物联网开发人员快速便捷地开发出他们所需的边缘AI/ML解决方案。

在前不久举行的芯科科技2023 年Works With 开发者大会上,我们推出了专为嵌入式物联网设备打造的下一代暨第三代无线开发平台。第三代平台的产品也将集成AI/ML加速器,并将带来100 倍以上的处理能力提升。

在AI/ML 方面,芯科科技也一直看重与生态伙伴的合作,和TensorFlow、SensiML、Edge Impulse 等领先的AI/ML 工具提供方合作,确保开发人员拥有一个端到端的工具链,从而简化ML 模型的开发。将AI/ML工具链与芯科科技的Simplicity Studio 和我们为ML 优化的SoC 结合使用,开发人员可以创建从各种互联设备中提取信息的应用,所有这些设备都可以相互通信,然后做出智能的、ML 驱动的决策。

(本文来源于EEPW 2023年11月期)



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