Основанная на MIPS TritonAI 64 AI IP-платформа для воспроизведения логических умозаключения и обучения на пограничном устройстве

После объявления своего первого релиза MIPS Open несколько недель назад, Wave Computing возвращается в новость с анонсом TritonAI 64, IP-платформы искусственного интеллекта, сочетающей в себе 64-битную архитектуру MIPS + открытый набор команд SIMD и подсистему WaveTensor для выполнения алгоритмов сверточной нейронной сети (CNN) и гибкой масштабируемой матрицы WaveFlow для более сложных алгоритмов ИИ.

TritonAI 64 может масштабироваться до 8 TOPS/ватт, более 10 TOPS/мм2 с использованием стандартного 7-нм техпроцесса, и, в конечном итоге, позволит как воспроизводить логические умозаключения, так и обучение на пограничном устройстве.

Читать далее «Основанная на MIPS TritonAI 64 AI IP-платформа для воспроизведения логических умозаключения и обучения на пограничном устройстве»

M.2 карта AI Core XM2280 оснащена двумя процессорами машинного зрения Myriad X 2485

В прошлом году компания AAEON выпустила mPCIe карту UP AI Core с VPU (процессором машинного зрения) Myriad 2. Но у компании также есть и семейство AI Core X, которое оснащено более мощными VPU Myriad X. Самая новая карта из данного семейства является AI Core XM2280 M.2 и она оснащена не одним, а сразу двумя процессорами машинного зрения Myriad X 2485 в сочетании с оперативной памятью 1 Гб LPDDR4 (2 по 512 Мб).

Карта поддерживает набор инструментов Intel OpenVINO v4 или более поздней версии и совместима с ИИ фреймворками Tensorflow и Caffe. Читать далее «M.2 карта AI Core XM2280 оснащена двумя процессорами машинного зрения Myriad X 2485»

Плата Sparkfun Edge, стоимостью 15 долларов США, обеспечивает поддержку Tensorflow Lite для микроконтроллеров

В эти дни проходит TensorFlow Dev Summit 2019, и мы уже рассказывали о выпуске компанией Google платы для разработки Coral Edge TPU и USB-ускорителя с поддержкой TensorFlow Lite, но, во время мероприятия, была представлена еще одна интересная новая разработка — TensorFlow Lite теперь также поддерживается микроконтроллерами (MCU), вместо более мощных прикладных процессоров.

С платой разработки SparkFun Edge на базе Ambiq Micro Apollo3 Blue Bluetooth MCU, чье ультра-эффективное ядро ​​Arm Cortex-M4F может работать с TensorFlow Lite, используя только 6 мкА/МГц, вы легко сможете начать работу с Tensorflow Lite для MCU.

Читать далее «Плата Sparkfun Edge, стоимостью 15 долларов США, обеспечивает поддержку Tensorflow Lite для микроконтроллеров»

Компания Google запустила в продажу USB-ускоритель на базе Edge TPU и плату для разработки

В последние годы было запущено несколько ускорителей нейронных сетей с низким энергопотреблением для ускорения рабочих нагрузок искусственного интеллекта, таких как распознавание объектов и обработки речи. Последние анонсы включают в себя USB-устройства, такие как Intel Neural Compute Stick 2 или Orange Pi AI Stick2801.

Прошлым летом компания Google анонсировала свой собственный ускоритель Edge TPU ML, плату для разработки и USB ускоритель. Хорошая новость заключается в том, что USB-ускоритель, который оснащен Edge TPU и плата для разработки Coral будут запущены в продажу в ближайшие дни, соответственно за $74.99 и $149.99. Читать далее «Компания Google запустила в продажу USB-ускоритель на базе Edge TPU и плату для разработки»

Добавление обработки изображений на основе машинного обучения во встроенный продукт

CNXSoft: Это пост от гостя — Грега Литла, вице-президента по инжинирингу, Au-Zone Technologies . Au-Zone Technologies является частью партнерской сети Toradex. Читать далее «Добавление обработки изображений на основе машинного обучения во встроенный продукт»

Особенности платы для разработки 96Boards AI Sophon Edge с SoC Bitmain BM1880 ASIC

Компания Bitmain специализируется на криптовалюте, блокчейне и искусственном интеллекте (ИИ), теперь она присоединилась к Linaro и анонсировала свою первую платформу 96Boards AI с участием ASIC: плата для разработки Sophon BM1880 Edge, которую также часто называют “Sophon Edge”.

Плата соответствует спецификациям 96Boards CE и включает в себя два Arm ядра Cortex-A53, Bitmain Sophon Edge TPU, который обеспечивает 1 TOPS производительности на 8-бит целочисленных операциях, USB 3.0 и гигабитный Ethernet. Читать далее «Особенности платы для разработки 96Boards AI Sophon Edge с SoC Bitmain BM1880 ASIC»

Основные характеристики UP AI Core mini PCIe Card на базе процессора Intel Movidius Myriad 2 с поддержкой Tensorflow и Caffe Frameworks, стоимостью 70 долларов США

Up Board от компании AAEON, на протяжении многих лет, были в основе недорогих плат по разработке на базе процессоров Intel. В числе таких продуктов — Cherry Trail на базе UP Board или Apollo Lake на базе UP Squared board, которые конкурируют по цене с эквивалентными платами для разработки Arm.

В настоящее время компания выпустила новое семейство UP AI Edge, которое будет включать в себя аппаратное обеспечение на базе Intel Altera FPGA или Intel Movidius VPU (модуль обработки изображений). Их первый продукт основан на Movidius 2 2450 VPU, а вместо автономной платы UP AI Core — мини-карта PCIe, которая может поместиться в любой 64-битной плате Intel или компьютере.

Читать далее «Основные характеристики UP AI Core mini PCIe Card на базе процессора Intel Movidius Myriad 2 с поддержкой Tensorflow и Caffe Frameworks, стоимостью 70 долларов США»

SoC Rockchip RK3399Pro объединяет блок обработки нейронной сети 2.4 TOPS для приложений искусственного интеллекта

Rockchip RK3399 (aka OP1), запущенный в 2016 году, это шестиядерный ARM процессор c ядрами Cortex A72 / A53, графическим процессором Mali-T860MP4, поддержкой декодирования 4K видео и высокоскоростными интерфейсами, такими как USB 3.0 и PCIe, а также Гигабитным Ethernet. Процессор можно найти в таких устройствах, как ChromebookТВ-боксахплатах для разработки и других.

На выставке CES 2018 компания представила модернизированную “Pro” версию процессора. И похоже, что Rockchip RK3399Pro имеет те же самые функции, что и его предшественник, но добавлен блок обработки нейронной сети (NPU) с производительностью до 2.4 TOPS для искусственного интеллекта и приложений глубокого обучения. Читать далее «SoC Rockchip RK3399Pro объединяет блок обработки нейронной сети 2.4 TOPS для приложений искусственного интеллекта»