AI 時(shí)代的新基石
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下,邊緣 AI 正經(jīng)歷著一場深刻的變革。從最初的 TinyML 微型機(jī)器學(xué)習(xí)探索低功耗 AI 推理,到邊緣推理框架的落地應(yīng)用,再到平臺級 AI 部署工具的興起以及垂類模型的大熱,我們已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了 “讓模型跑起來” 的階段性目標(biāo)。然而,這僅僅是邊緣 AI 發(fā)展的起點(diǎn),其未來的演進(jìn)方向正逐漸聚焦于一個(gè)更為關(guān)鍵的問題:當(dāng) AI 模型能夠在邊緣設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行后,它們能否進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)協(xié)作,從而推動邊緣 AI 邁向更高的智能形態(tài)?
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下,邊緣 AI 正經(jīng)歷著一場深刻的變革。從最初的 TinyML 微型機(jī)器學(xué)習(xí)探索低功耗 AI 推理,到邊緣推理框架的落地應(yīng)用,再到平臺級 AI 部署工具的興起以及垂類模型的大熱,我們已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了 “讓模型跑起來” 的階段性目標(biāo)。然而,這僅僅是邊緣 AI 發(fā)展的起點(diǎn),其未來的演進(jìn)方向正逐漸聚焦于一個(gè)更為關(guān)鍵的問題:當(dāng) AI 模型能夠在邊緣設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行后,它們能否進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)協(xié)作,從而推動邊緣 AI 邁向更高的智能形態(tài)?
率先將一流硬件、軟件和云服務(wù)相結(jié)合,改變互聯(lián)產(chǎn)品的構(gòu)建、部署和升級方式,以應(yīng)對瞬息萬變的需求和日益增加的軟件復(fù)雜性
Nordic 突破性 nRF54L 系列和 Neuton.AI 自動化 TinyML 平臺相輔相成,在邊緣實(shí)現(xiàn)易于使用的超高效機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)
DigiKey 應(yīng)用與技術(shù)門戶平臺已針對亞太地區(qū)進(jìn)行了本地化,旨在提高工程師和創(chuàng)新者對熱門話題的了解程度
AI與物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的融合改變了數(shù)據(jù)的處理、分析與使用方式。多年以來,各種 AI 解決方案始終基于云端部署,而如今邊緣 AI 的興起,在提升運(yùn)行效率、增強(qiáng)安全性和改善運(yùn)營可靠性方面提供了頗有潛力的解決方案。本文旨在深入剖析邊緣 AI 的復(fù)雜性,探究其構(gòu)成要素、應(yīng)用優(yōu)勢及其快速演進(jìn)的硬件支持體系。
在人工智能(AI)技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下,邊緣 AI 已成為行業(yè)矚目的焦點(diǎn)。邊緣 AI 旨在將 AI 的能力拓展至網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與決策,避免了數(shù)據(jù)傳輸至云端帶來的延遲與帶寬限制等問題。而在邊緣 AI 系統(tǒng)中,芯片架構(gòu)的選擇至關(guān)重要,它直接關(guān)乎系統(tǒng)的性能、功耗以及應(yīng)用的靈活性。在眾多架構(gòu)中,可擴(kuò)展 GPU 架構(gòu)正逐漸嶄露頭角,吸引了眾多開發(fā)者與企業(yè)的目光。
Cortex-A320 旨在賦能未來的物聯(lián)網(wǎng)和邊緣 AI 創(chuàng)新,可實(shí)現(xiàn)超高能效的性能、先進(jìn)的 AI 處理和強(qiáng)大的安全性。
全球首個(gè) Armv9 邊緣 AI 計(jì)算平臺以 Cortex-A320 CPU 和 Ethos-U85 NPU 為核心,專為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用優(yōu)化,支持運(yùn)行超 10 億參數(shù)的端側(cè) AI 模型,已獲得包括亞馬遜云科技 (AWS)、西門子和瑞薩電子等在內(nèi)的多家行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的支持。
汽車制造商可以通過一款高度集成、基于 Arm?、結(jié)合 TI 基于向量的 C7x 數(shù)字信號處理器 (DSP) 內(nèi)核的業(yè)界先進(jìn)的汽車微控制器 (MCU) 和處理器,提供卓越的音頻體驗(yàn)。
近年來,人工智能(AI)在推動各個(gè)行業(yè)創(chuàng)新方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。視覺和語音技術(shù)的進(jìn)步促進(jìn)了大型智能模型的發(fā)展,創(chuàng)造了新的用例,并改善了用戶體驗(yàn)。越來越多的應(yīng)用要求能夠在配備微控制器和微處理器的邊緣設(shè)備上運(yùn)行的AI,這帶來了更低的延遲、更低的能耗以及更強(qiáng)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等好處。在這些應(yīng)用中,時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常用于開發(fā)三類主要任務(wù):異常檢測、分類和回歸。時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指按一致、均勻的時(shí)間間隔記錄的一系列數(shù)據(jù)點(diǎn)。
Nordic 多協(xié)議 SoC nRF54H20 憑借卓越的處理能力、內(nèi)存和效率被業(yè)界譽(yù)為最具革命性的無線發(fā)明之一
隨著 ChatGPT 橫空出世、AI 行業(yè)蓬勃發(fā)展,初心資本嘗試窺探 AI 領(lǐng)域的發(fā)展奧秘,2023 年 8 月正式發(fā)布《2023 初心 AI 趨勢報(bào)告》,分享初心洞察 AI 未來發(fā)展的六大趨勢,共同探尋通向智能極限的道路。