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एनएक्सपी एज प्रोसेसिंग अनुप्रयोगों के लिए एम्बेडेड एआई पर्यावरण बढ़ाता है

एनएक्सपी सेमीकंडक्टर्स आज सामान्य मशीन सीखने की उपलब्धता, नवीन आवेदन पत्र एक जमीन तोड़ने सीमा पार से i.MX को कम लागत microcontroller (MCU) से एनएक्सपी के लिए उच्च अंत सुविधाओं के साथ निर्माण। अब, के लिए विकास के वातावरण का उपयोग करने के लिए आसान की घोषणा की आर टी प्रोसेसर और उच्च निष्पादन अनुप्रयोगों प्रोसेसर, आदि, ग्राहक आसानी से मशीन सीखने। मशीन सीखने विकास के वातावरण पूर्ण करने के लिए तैयार कार्यक्रम, उपयोगकर्ता उच्च प्रदर्शन GPU एआरएम कॉर्टेक्स कोर पर जा सकते हैं प्रदान करता है सकते हैं / डीएसपी (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट / डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर) और सर्वश्रेष्ठ जटिल निष्पादन इंजन का चयन करने के लिए की तरह, यह भी इन इंजनों पर उपकरण शिक्षण मॉडेल (तंत्रिका नेटवर्क सहित) को तैनात करने के प्रदान की जाती है।

एंबेडेड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक जल्दी से बुनियादी क्षमता बढ़त प्रसंस्करण होता जा रहा है, ताकि 'स्मार्ट' उपकरण 'पहचान' कर सकते हैं परिवेश, और कम या कोई मानवीय हस्तक्षेप पर प्राप्त जानकारी के आधार पर निर्णय करते हैं। एनएक्सपी मशीन सीखने वातावरण तेजी से विकास के आवेदन मशीन सीखने एल्गोरिदम के विभिन्न प्रकार के लिए कैमरा (तंत्रिका नेटवर्क है, जिसमें सबसे लोकप्रिय) के माध्यम से मशीन सीखने अनुप्रयोगों दृष्टि के आधार पर इनपुट जानकारी प्रदान करने के क्षेत्र में दृष्टि, भाषण और विसंगति का पता लगाने में मशीन सीखने के विकास के लिए अनुकूल। इन आवेदनों सबसे ऊर्ध्वाधर बाजार खंडों को कवर किया है, और वस्तु की पहचान, प्रमाणीकरण, जनसांख्यिकीय और अन्य कार्य करते हैं। आवाज सक्रिय डिवाइस (VAD) इस तरह के किनारे मशीन सीखने के क्रम में वेक-अप शब्द का पता लगाने के साथ-साथ प्राकृतिक भाषा संसाधन 'प्राप्त करने के लिए की जरूरत के रूप में, बढ़ावा दे रहा है आवाज यूजर इंटरफेस 'आवेदन। विसंगति का पता लगाने मशीन सीखने पहचाना जा सकता है (कंपन / ध्वनि मोड) आसन्न विफलता है, जिससे बहुत कम करने के उपकरण डाउनटाइम, उद्योग 4.0। एनएक्सपी में तेजी से बदलाव ग्राहकों के लिए सीखने मशीन की एक किस्म के आधार पर अनुप्रयोग प्रोग्राम में एकीकृत। एनएक्सपी मशीन सीखने विकास पर्यावरण मुफ्त प्रदान शुल्क सॉफ्टवेयर, ग्राहकों को अपने स्वयं प्रशिक्षण TensorFlow या Caffe मॉडल आयात करने के लिए, उन्हें ऐ अनुमान इंजन अनुकूलन में बदलने के लिए अनुमति देता है, और तैनाती (एमसीयू से उच्च एकीकृत प्रोसेसर और स्केलेबल प्रसंस्करण समाधान के Layerscape एनएक्सपी धन को i.MX ) में।

'एम्बेडेड अनुप्रयोगों में मशीन सीखने का उपयोग करते समय ध्यान में लागत और अंतिम-उपयोगकर्ता अनुभव लेना चाहिए। उदाहरण के लिए, हमारे लागत प्रभावी एमसीयू भी तैनात किया जा सकता ऐ अनुमान इंजन, और पर्याप्त प्रदर्शन है, जो इतने सारे लोग अभी भी हैरान हैं मिलता है। दूसरी ओर 'मार्कस लेवी एनएक्सपी कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी निदेशक ने कहा,' हमारी सीमा पार से और उच्च प्रदर्शन आवेदन प्रोसेसर भी एक शक्तिशाली प्रसंस्करण क्षमता, कई ग्राहक अनुप्रयोगों जल्दी से तर्क और प्रशिक्षण लागू किया जा सकता ऐ है। ऐ के आवेदन के साथ हम विस्तार जारी है, हम आवेदन अगली पीढ़ी के प्रोसेसर मशीन सीखने के माध्यम से करना है तेजी लाने के लिए के क्षेत्र में विकास को बढ़ावा देने के लिए जारी रहेगा। '

बढ़त कम्प्यूटिंग अनुप्रयोगों है कि सुरक्षित रूप से किया जा सकता है बादल में एकीकरण के माध्यम से कॉन्फ़िगर और आसानी से बादल से बातें और बढ़त उपकरणों का प्रबंधन और सुरक्षित रूप से तैनाती और उन्नयन एम्बेडेड उपकरणों। EdgeScale मंच समर्थन करते हैं। EdgeScale में ऐ / मशीन शिक्षण तकनीक का एक अन्य प्रमुख आवश्यकता ऐ / मशीन सीखने और निष्कर्ष इंजन, और स्वचालित रूप से बढ़त डिवाइस के लिए सुरक्षित रूप से एकीकृत मॉड्यूल की तैनाती, जारी रखा विकास और वितरण अनुभव को समाप्त करने के अंत।

आदेश ग्राहकों की जरूरतों की एक विस्तृत श्रृंखला को पूरा करने के एनएक्सपी भी एक मशीन सीखने साथी पारिस्थितिकी तंत्र, ग्राहकों और प्रौद्योगिकी प्रदाताओं साबित मशीन सीखने उपकरण, अनुमान इंजन, समाधान और डिजाइन सेवाओं से जुड़े हुए उत्पाद विकास में तेजी लाने के लिए बनाया गया है, उत्पादन और बाजार। पारिस्थितिकी प्रणालियों के लिए समय के सदस्यों Au जोन टेक्नोलॉजीज और Pilot.AI। Au जोन टेक्नोलॉजीज प्रदान करता है शामिल हैं उद्योग की प्रथम एंड-टू-एम्बेडेड मशीन सीखने टूलकिट और क्रम अनुमान इंजन DeepView, एनएक्सपी लिए डेवलपर्स को सक्षम करने सभी उत्पाद रचनाओं SoC तैनाती और सीएनएन कॉन्फ़िगर करने के लिए (भुजा कॉर्टेक्स- एक, कॉर्टेक्स-एम आइसोमरों के कोर मिश्रण और GPU सहित)। Pilot.AI एक फ्रेम का निर्माण किया है, मंच (करने के लिए माइक्रो से ग्राहकों की एक किस्म में किया जा सकता है पर GPU कार्यान्वयन) का पता लगाने, वर्गीकरण, ट्रैकिंग और पहचान सहित विभिन्न कार्यों, की धारणा है, और डेटा संग्रह / वर्गीकरण उपकरण और मॉडल प्रत्यक्ष कार्यान्वयन मॉडल तैनाती के लिए पहले से प्रशिक्षित प्रदान करता है।

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