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一美元的TinyML傳感器開發(fā)板
- 打從2022年11月ChatGPT開放公眾使用后,隨即掀起一股大型語言模型(Large Language Model, LLM)風潮,乃至生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence, GenAI)風潮,不過AI似乎有極大化與極小化的兩線發(fā)展,小型化發(fā)展即是以AIoT為起點開始衍生出Edge AI、TinyML等,特別是TinyML,必須在有限的運算力、電力、成本、體積下實現(xiàn)AI,極具工程精進挑戰(zhàn)。對此有一名IoT開發(fā)工程師Jon Nordby發(fā)起一個案子,期望實現(xiàn)
- 關鍵字: TinyML 傳感器開發(fā)板
微型機器學習(tinyML)在電源管理系統(tǒng)中的應用
- 如今,數據處理架構呈現(xiàn)出一種“分裂”的特性。擁有龐大規(guī)模和計算能力的“云”計算成為了關注焦點,而“邊緣”計算將處理過程置于“一線”,連接著電子設備與真實世界。在云端,數據存儲量巨大,處理過程需要排隊和調度;而在邊緣,處理工作則有針對性地即時完成。如今,數據處理架構呈現(xiàn)出一種“分裂”的特性。擁有龐大規(guī)模和計算能力的“云”計算成為了關注焦點,而“邊緣”計算將處理過程置于“一線”,連接著電子設備與真實世界。在云端,數據存儲量巨大,處理過程需要排隊和調度;而在邊緣,處理工作則有針對性地即時完成。這使得系統(tǒng)能夠針對
- 關鍵字: Qorvo半導體 tinyML 電源管理
TinyML前進物聯(lián) MCU深度學習成為可能
- 物聯(lián)網正加速帶動人工智能走向終端裝置,我們可以看到市場繼續(xù)保持積極的成長趨勢。市場也期待有更多的人工智能物聯(lián)網設備在市場上普及,并深入包括消費性物聯(lián)網設備、工業(yè)應用和網絡、還有與視覺、語音和聲音影像相關的邊緣應用。AI的應用案例正在推動著龐大的物聯(lián)網運算需求,而這背后都需要透過MCU來釋放這些運算能量。我們也可以看出市場上的MCU解決方案基本上有兩大發(fā)展趨勢,用以支持新一代的機器學習(Machine Learning;ML)運算能力。一是提高MCU本身的運算性能及能力,例如從Arm Cortex M0+提
- 關鍵字: TinyML MCU 深度學習
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