邊緣運算,機器學習,神經網路模型,NPU,GPU,DSP,數位訊號處理 ...

它提供專用機器學習硬體－神經處理單元（NPU），即使在最複雜的神經網路模型中也可以執行推斷。

開發人員可以將機器學習推理功能從NPU中登出，從而允許 ...    │智動化SmartAuto│科技論壇│新品中心│影音頻道│出版中心│FB服務│ v3.05.2048.165.22.59.181 帳號： 密碼： 註冊 忘記密碼 新聞 最新新聞 木工機械展DigitalGo開拓數位商機　參展報名最後倒數 IDC：全球穿戴式裝置2021全年呈現兩位數成長 達明機器人參加iREX2022展出新一代協作機器人TMRobotS 安森美入選IBD2021ESG最佳表現百強企業榜單 ADI投資Catalyst合作加速器1億歐元預計2025新增250就業機會 下半年8吋基板將量產第三類功率半導體2025年CAGR達48% 產業新訊 BureauVeritas協助推行ISASecureISA/IEC62443全球網絡安全符合性計畫 GF推出首款矽光平台Fotonix解決資料量驟增並大幅降低功耗 大聯大世平推出ArteryMCUUSB耳機方案高兼容性可降低失真 CEVA支援推動之蜂巢式物聯網晶片滿足大規模物聯網應用 英飛凌推出XHP2功率模組有軌電車優化促進綠色移動 Tektronix推出6系列BMSO示波器5GNR診斷故障訊號進行除錯 社論 [評析]改變產業生態或社會氛圍先從自己開始 [評析]沒有退路的FPGA與晶圓代工業者 [回應李開復]創業前輩，請鋪路！ [分析]以低成本UHDTV打開市場 [評析]台灣新定位：與全球創客接軌 最強3D/CNC成形機進駐南分院，請來試試！ 單元 專題報導 引領新世代微控制器的開發與應用:MCC與CIP 最新一代DSC在數位電源的應用 Cadence轉型有成CDNLive2014展現全方位實力 Thread切入家用物聯網的優勢探討 家庭能源管理廠商經營模式分析－PassivSystems 網通無縫接軌智慧家庭才有搞頭 Googlevs.Apple智慧家庭再定位 教室照明環境設計實務與應用 焦點議題 協助企業強化智財營運管理工業局表揚TIPS驗證企業 9月漢諾威EMO登場台灣工具機勇於突圍 迎接5G時代回溫熱潮勤業眾信預測2019高科技趨勢 國際防避稅風起企業顧無形資產 紡織業邁向智慧化四年一度紡織暨製衣機械展南港登場 拒絕衝突礦產你可以有更好的選擇：回收 台灣太陽能產業仍在等待更健康的市場 大陸運動控制市場後勢可期 產業評析 發布DX推動指標日本階段性推動企業落實數位轉型 MIC：PC、電動車與元宇宙趨勢席捲CES2022 數位轉型之路：歐盟加速綠色與數位雙重轉型 [評析]我們要如何看Cypress與Spansion的聯姻？ [評析]高通併購CSR的後續發展？ [評析]無能為力的三星下一步將何去何從？ [評析]擁抱世界台灣就不是巴西 嵌入式軟體與系統發展週期的重大演進 TechReview Benedetto：用感測器打造無限可能 Imagination：新IP生態系統全面啟動 JeffKodosky：改變世界的力量就在我手中！ 安捷倫：量測儀器彈性化一步一腳印 無線時代來臨Wi-Fi因開放而壯大 Fairchild：穩健步伐下，作到創新 劍揚：堅持走在自己的道路上 科技業揭露Lattice保維持競爭力的三項關鍵 CTIMESPeople ChangeTheWorld 3D印表機的鐵三角成功之道 無人工廠興起有利產業長期發展 群眾集資點燃微創業火種 量子電腦就要來了!? 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邊緣是部署機器學習應用程式的理想選擇。

與雲端處理不同，邊緣處理是即時完成的，更接近使用者，提供洞察和本地化決策允許更無縫、同步、高效的用戶體驗。

神經網路模型效率的提高和高速神經網路加速器的出現，正在幫助機器學習向邊緣轉移。

一個可能性的好例示為恩智浦i.MX8MPlus，為EdgeVerse產品組合的新生力軍。

它提供專用機器學習硬體－神經處理單元（NPU），即使在最複雜的神經網路模型中也可以執行推斷。

開發人員可以將機器學習推理功能從NPU中登出，從而允許高性能Cortex-A和Cortex-M內核、DSP和GPU執行其他系統級或使用者應用任務。

圖一:神經網路模型效率的提高和高速神經網路加速器的出現，正在幫助機器學習向邊緣轉移。

（source：elnfochips） NPU與i.MX8MPlus的雙圖像信號處理器（imagesignalprocessors；ISP）和GPU相結合，可實現即時圖像處理應用，如監控、智慧零售應用、機器人視覺和居家健康監視器。

對於已經在工業、汽車和醫療領域使用i.MX處理器的工程師來說，使用i.MX8MPlus處理器（或其他i.MX處理器）在邊緣應用中採用機器學習是很自然的一步。

在恩智浦eIQ機器學習開發環境的支援下，工程師可以在CPU、GPU或NPU上運行機器學習模型之間無縫切換。

會在哪裡發現i.MX8MPlus i.MX8MPlus在邊緣進行機器學習，可實現語音、臉部、揚聲器和手勢識別、物體檢測與分類、增強現實（augmentedreality）、環境感測器和異常檢測控制。

嵌入式系統中的機器學習和視覺為人機無縫交互開闢了新的可能性。

通過邊緣執行機器學習演算法，系統可以分析人們的行為，並檢測臉部細節，以估計人的性別、年齡、甚至情緒。

將機器學習數據資料在邊緣進行處理可保護隱私、消除雲依賴性，並提供即時回應時間。

圖二:嵌入式系統中的機器學習和視覺為人機無縫交互開闢了新的可能性。

i.MX8MPlus可實現公共安全、工業機器視覺、機器人、手勢和情感檢測方面的人和物體識別。

當我們能使用手勢從自動售貨機中免觸式選擇所要的物品，這一功能的實現在當前COVID-19環境中將變得至關重要。

在醫療市場，基於邊緣的機器學習模組允許自動化、遠端測試和監控，具有快速決策和高可靠性。

醫療專業人員可以通過監測呼吸和運動模式等數據，在需要時提供即時?明。

工廠自動化的驅動性不斷增強，整合更多基於視覺的系統是重要發展趨勢，i.MX8MPlus可滿足這一需求。

在這些環境中，機器學習參與了檢查檢測、分析和處理邊緣數據。

i.MX8MPlus雙攝影輸入可檢查產品的多個角度，機器學習加速器可以經過訓練，以檢測出劣品。

它也足以辨識操作者的手勢，也能操作與確定安全參數。

邊緣機器學習的未來 安全地處理在邊緣捕獲的大量數據並消除雲延遲的需求，正在推動從雲端處理導向在邊緣進行機器學習的運用。

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