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2018/10/26

恩智浦引領邊緣設備機器學習

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  • 發佈恩智浦邊緣智慧環境(eIQ),這是一套完整的機器學習(ML)工具包,支援TensorFlow Lite、Caffe2和其他神經網路框架,以及非神經ML演算法。
  • 面向語音、視覺和異常檢測應用推出一鍵式整合ML解決方案,包括資料獲取、訓練模型,並具備使用者自訂功能。
  • 恩智浦EdgeScale擴展安全設備板載、配置和容器管理功能,適合針對i.MX和Layerscape應用處理器的ML應用。

借助恩智浦面向重點應用領域推出的eIQ邊緣智慧軟體環境和可自訂的系統級解決方案,邊緣節點開發人員如今可利用數學升級來推動雲上機器學習(ML)的歷史性發展。

eIQ軟體環境包括構建和優化雲訓練ML模型所需的工具,可在工業、物聯網(IoT)和汽車應用等各領域資源受限的邊緣設備中高效運行。一鍵式完成生產的解決方案專門面向語音、視覺和異常檢測應用領域。通過節省成為ML專家所需的大量投資,恩智浦使成千上萬家產品需要機器學習功能的客戶得償所願。

恩智浦資深副總裁兼微控制器業務總經理Geoff Lees表示:「我們很久之前就認識到,邊緣節點的處理技術可切實推動客戶採用機器學習,所以我們創建了可擴展ML解決方案和eIQ工具,説明客戶更容易獲取和使用從雲向邊緣設備轉移的人工智慧功能。」

在恩智浦整個微控制器(MCU)和應用處理器產品線的支援下,eIQ可提供開發人員在邊緣設備中實施ML所需的構件塊。恩智浦eIQ緊跟ML不斷發展的步伐,持續進行擴展以包括下列功能:資料獲取和管理工具;適用於各種神經網(NN)框架和推理引擎的模型轉換功能,例如TensorFlow Lite、Caffe2、CNTK和Arm® NN;支持新興的NN公司,例如GLOW和XLA;傳統ML演算法(例如支援向量機和隨機森林);以及在恩智浦嵌入式處理器上部署異構處理模型的工具。

此外,恩智浦最近還推出了一款軟體基礎架構(稱為EdgeScale),旨在通過集中實現ML應用來統一邊緣設備中的資料收集、管理和處理方式。EdgeScale可與基於雲的人工智慧(AI)/ML服務無縫集成,並支援在所有恩智浦設備(從低成本MCU到高性能i.MX和Layerscape應用處理器)上部署雲訓練模型和推理引擎。

公司基於eIQ環境推出了適用於基於邊緣設備學習和本地執行的視覺、語音和異常檢測模型的一鍵式解決方案。這些系統級解決方案可提供構建全功能應用所需的軟硬體,同時允許客戶添加自己的差異化功能。這些解決方案是模組化結構,方便客戶利用簡單外掛程式擴展其產品功能。例如,可輕鬆將語音辨識模組添加到使用恩智浦視覺識別解決方案的產品上。本周,在巴賽隆納全球物聯網大會上,恩智浦展示了引入這些功能的真實應用 - 出席者可體驗使用無人機並包括各種子系統的類比工作場所,例如操作員進門面部識別子系統、針對操作員安全的物件識別子系統、本地語音控制命令以及用於預測無人機操作故障的異常檢測子系統。
 
恩智浦亮相ArmTechCon
本周,恩智浦在Arm TechCon會上展示其最新的邊緣計算產品。適用于恩智浦各種嵌入式處理產品組合的多功能eIQ工具和ML應用在620號展位及汽車館閃亮展出。
  • 級聯學習:在高性能i.MX 8QM上進行面部識別訓練,並在使用安全Docker容器的中級i.MX 8QXP和i.MX 8M應用處理器上部署壓縮的推理引擎。
  • MCU級工業4.0 ML應用:剛發佈的LPC5500 MCU上使用CIFAR-10的CMSIS-NN性能基準,支援使用基於Cortex-M4F的Kinetis MCU依靠傳統機器學習技術進行異常檢測。
  • 當地語系化語音和視覺ML應用,其特點為:
    - 剛發佈的i.MX RT600跨界處理器,利用集成DSP,安全且運行功耗超低
    - 面向當地語系化語音喚醒和最終使用者可程式設計語音控制體驗的語音解決方案,也使用i.MX RT1050跨界處理器
    - 通過Au-Zone DeepView Ml套件實現的視覺解決方案:使用i.MX 8QM在微波爐中實施的食品識別,以及使用低成本i.MX RT 1050跨界處理器的交通標誌識別。
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