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應(yīng)用開發(fā)

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↓在 技術(shù)文章 中搜索到 294 條關(guān)于“ML”的信息，用時(shí):0.002 sec.

新型的FPGA器件將支持多樣化AI／ML創(chuàng)新進(jìn)程

作者：郭道正職務(wù)：Achronix半導(dǎo)體中國區(qū)總經(jīng)理近日舉辦的GTC大會(huì)把人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）領(lǐng)域中的算力比拼又帶到了一個(gè)新的高度，這不只是說明了通用圖形處理器（GPGPU）時(shí)代的來臨，而是包括GPU、FPGA和NPU等一眾數(shù)據(jù)處理加速器時(shí)代的來臨，就像GPU以更高的計(jì)算密度和能效勝出CPU一樣，各種加速...
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)FPGASpeedster7tAchronix 2024-04-17

使用Renesas RA8M1 MCU快速地部署強(qiáng)大高效的AI和ML功能

作者：Kenton Williston人工智能 (AI)、機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和其他計(jì)算密集型工作負(fù)載在物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 網(wǎng)絡(luò)邊緣的興起，給微控制器 (MCU) 帶來了額外的處理負(fù)載。處理這些新的工作負(fù)載會(huì)增加功耗，盡管要求設(shè)計(jì)人員盡量降低功耗并加快產(chǎn)品上市時(shí)間。設(shè)計(jì)人員需要一個(gè)計(jì)算選項(xiàng)，既能保持 MCU 的效率，又能...
renesasRA8M1MCUAIML 2024-04-17

統(tǒng)一 AI／ML 解決方案加速驗(yàn)證曲線收斂

保證覆蓋率的同時(shí)優(yōu)化仿真回歸隨著應(yīng)用要求的激增和用戶需求的增加，硬件設(shè)計(jì)變得更加復(fù)雜。市場趨勢的快速變化，以及對電動(dòng)汽車等技術(shù)的更多關(guān)注，決定了對高效電源管理和高性能處理的需求水漲船高。隨著 SoC 設(shè)計(jì)規(guī)模的擴(kuò)大，復(fù)雜程度的增加，驗(yàn)證吞吐量仍然是一個(gè)瓶頸，單純依靠增加 ...
AI／ML 解決方案瑞薩Cadence 2023-05-11

可定制的智能人機(jī)界面，將無限的產(chǎn)品設(shè)計(jì)暢想變成無盡的可能

作者：Ming Lin 人機(jī)界面（HMI）技術(shù)正在迅速迭代發(fā)展，讓我們能夠以更智能、更輕松、更直觀的方式與家庭和工作場所中的許多互聯(lián)物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備和家用電器進(jìn)行交互。按鈕、滑塊和撥號(hào)盤現(xiàn)在可稱為“老古董”，甚至觸摸面板也在被語音控制和其他免接觸式HMI技術(shù)增強(qiáng)和取代。近年來智能揚(yáng)聲器和語音助...
智能人機(jī)界面器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù) 2022-11-29

想在STM32 MCU上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型？這份入門教程，讓你一學(xué)就會(huì)~

機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 在服務(wù)器和移動(dòng)應(yīng)用中已經(jīng)風(fēng)靡多年，現(xiàn)在這種趨勢已蔓延到邊緣設(shè)備，并且變得突出。由于邊緣設(shè)備需要節(jié)能，因此開發(fā)人員需要學(xué)習(xí)和了解如何將ML模型部署到基于微控制器的系統(tǒng)中。在微控制器上運(yùn)行的ML模型通常被稱為tinyML。然而，將模型部署到微控制器并非易事，但它正在變得越來越容易...
機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)STM32 MCU傳感器 2022-10-18

FPGA如何在PC中實(shí)現(xiàn)AI和ML

作者：萊迪思每年P(guān)C廠商都會(huì)推出一系列新的筆記本電腦，它們通常都配備了最新的技術(shù)和功能，旨在提供出色的用戶體驗(yàn)。從以往的經(jīng)驗(yàn)來看，這些創(chuàng)新主要集中在外觀尺寸，屏幕增強(qiáng)和用戶界面等方面。而AI（人工智能）和ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）的日益普及開辟了一個(gè)充滿可能性的新世界，PC廠商和生態(tài)系統(tǒng)巨頭都在尋...
萊迪思FPGAPC機(jī)AI和ML 2022-09-07

邊緣 tinyML 的 3 種用例

作者：Jacob Beningo機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 已經(jīng)進(jìn)入云計(jì)算的許多領(lǐng)域，并且已經(jīng)在運(yùn)行 Linux 的相對強(qiáng)大的處理器上找到通往邊緣的道路。在這些系統(tǒng)上運(yùn)行傳統(tǒng) ML 的問題是，因其功率配置文件太大，既無法“斷開”，也無法用作電池供電型邊緣設(shè)備執(zhí)行工作任務(wù)。邊緣 ML 的發(fā)展趨勢及未來就是使用 tin...
邊緣tinyML機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 2022-07-05

嵌入式人工智能／機(jī)器學(xué)習(xí)（AI／ML）以“生態(tài)+集成+定制”差異化發(fā)展

作者：陳嬌劉朝暉，Silicon Labs隨著嵌入式處理器的能力不斷提升，超小型化的硬件加速器不斷被引入，以及原廠及商業(yè)的開發(fā)環(huán)境和工具不斷出現(xiàn)，嵌入式人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）技術(shù)在近幾年得到了快速的發(fā)展。同時(shí)因?yàn)檫@些技術(shù)與千姿百態(tài)的各種應(yīng)用需求十分貼近，因此正在進(jìn)入差異化發(fā)展的新空間，未...
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)BG24MG24 2022-04-29

如何透過機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)進(jìn)入市場

作者：Philip Ling人工智能(AI)將變得非常普遍，而被視為理所當(dāng)然。我們可以自信地說出這一點(diǎn)，因?yàn)楹芏喟雽?dǎo)體制造商已經(jīng)擁有專為人工智能設(shè)計(jì)的嵌入式處理器。這些設(shè)備將變得像目前的技術(shù)主力微控制器(MCU)一樣無所不在。事實(shí)上，它們是MCU的自然進(jìn)化階段。這時(shí)產(chǎn)生了一個(gè)相關(guān)的問題，就是如何開始使用...
機(jī)器學(xué)習(xí)ML人工智能 2022-04-26

萊迪思sensAI 4．1工具和IP將FPGA變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)邊緣智能AI／ML計(jì)算引擎

引言毫無疑問，你已經(jīng)讀過或聽說過，由于網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備數(shù)量激增，產(chǎn)生了不斷增長的巨量數(shù)據(jù)流，這些設(shè)備包括自動(dòng)駕駛汽車、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、消費(fèi)電子產(chǎn)品，甚至是筆記本電腦和個(gè)人電腦。根據(jù)多項(xiàng)估算，截至2025年，運(yùn)行的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將達(dá)到數(shù)百億個(gè)。這些設(shè)備以連續(xù)數(shù)據(jù)流的形式向云端發(fā)送各種形式的數(shù)據(jù)，數(shù)...
sensAI 4．1工具IPFPGA網(wǎng)絡(luò)邊緣智能AI／ML計(jì)算 2021-11-24

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