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

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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! 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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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