Это лучшее, что я сегодня прочитал онлайн!
Основные моменты статьи:
- Технология машинного обучения (ML) быстро расширяется, чтобы повлиять на все рынки, включая глубоко встроенное пространство.
- Ожидается, что поставки IoT с поддержкой ИИ будут расти быстрыми темпами в ближайшие годы.
- Arm предлагает непревзойденное решение проблем за счет ускорения рабочих нагрузок машинного обучения в существующих системах на базе Arm Cortex-M.
- В мире уже существуют миллиарды встроенных устройств, использующих процессоры Arm Cortex-M, которые могут легко ускорить рабочие нагрузки машинного обучения за счет использования оптимизированных библиотек, предоставляемых в рамках CMSIS-NN.
- CMSIS-NN имеет открытый исходный код, и новые оптимизированные библиотеки добавляются в каждый ежеквартальный выпуск.
Чтобы повысить производительность машинного обучения в этих системах, компания Arm объявила о новых технологиях:
- Процессор Cortex-M55
- МикроНПУ Этос-У55
Нейронная сеть может быть эффективно ускорена при очень малой площади и мощности, используя следующее:
- TensorFlow Lite микро
- Инструмент оптимизатора NN
- Этос-U55
- Cortex-M55 и CMSIS-NN
Обзор:
Процессор Cortex-M55, микроNPU Ethos-U55 и ведущая в отрасли встраиваемая экосистема программных библиотек и инструментов Arm обеспечат миллиарды ИИ, устраняя барьеры для принятия и развертывания машинного обучения.
Эти процессоры безопасно и эффективно повысят производительность машинного обучения и обработки сигналов для следующего поколения изменяющих мир IoT и встроенных устройств.
Они повышают производительность платформы искусственного интеллекта Arm для конечных устройств на базе микроконтроллеров, предлагая поставщикам кремниевых микросхем более разнообразный выбор аппаратного обеспечения и позволяя разработчикам совершить следующую революцию в вычислительной технике.
Для получения дополнительной информации см. ссылки ниже:
