隨著產(chǎn)品越來越復(fù)雜,具有了更強大的處理能力和更高的速度,使得機器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)逐漸擴展到邊緣應(yīng)用。借助eIQ軟件,現(xiàn)在可以非常輕松地將新的ML模型引入邊緣設(shè)備。
機器學(xué)習(xí)(ML)是一個有助于簡化現(xiàn)代生活的復(fù)雜過程。它使產(chǎn)品和設(shè)備能夠快速準確地預(yù)測、學(xué)習(xí)和執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。兩個大家熟悉的使用案例:
Amazon Alexa,使用語音識別技術(shù)來控制智能家居;
隨著產(chǎn)品越來越復(fù)雜,具有了更強大的處理能力和更高的速度,使得ML技術(shù)逐漸擴展到邊緣應(yīng)用。借助eIQ軟件,現(xiàn)在可以非常輕松地將新的ML模型引入邊緣設(shè)備。
六月初,在恩智浦Connects大會上發(fā)布了部分EdgeVerse產(chǎn)品組合,其中eIQ ML軟件開發(fā)環(huán)境采用行業(yè)領(lǐng)先技術(shù),能夠?qū)⒒贛L的應(yīng)用部署到嵌入式設(shè)備中。該軟件設(shè)計用于我們的微處理器和微控制器產(chǎn)品線,它為工程師提供了一個框架,可以在其中轉(zhuǎn)換ML模型,從而在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)快速部署。
這一過程涉及優(yōu)化模型,以及與系統(tǒng)的“學(xué)習(xí)中樞”,即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)推理引擎匹配。借助eIQ開發(fā)工具,可以非常輕松地完成這項任務(wù),同時還提供將ML模型與底層計算引擎連接所需的各層。實質(zhì)上,它橋接了所有必需的工具,可以讓新的ML模型投入量產(chǎn),并集成在復(fù)雜的應(yīng)用中,例如能夠執(zhí)行攝像頭或視頻輸入、安全以及無線通訊(恩智浦支持所有這些功能)等功能。初始版本支持i.MX RT跨界處理器和i.MX 8應(yīng)用處理器。
更輕松的開發(fā)流程
推理引擎和庫是ML的構(gòu)建模塊和訓(xùn)練基礎(chǔ),工程師可以運用這些技術(shù)資源形成新的見解以及探索新的可能性。
隨著ML技術(shù)的不斷進步,開源引擎和庫迅速激增。除了eIQ軟件開發(fā)環(huán)境中的各種其他工具,我們還提供基于流行的開源框架(例如,Arm NN、TensorFlow Lite和OpenCV)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動引擎。這讓工程師擁有更大的自由度和更多選擇來探索和開發(fā)ML模型。
更廣泛的邊緣智能應(yīng)用
eIQ軟件開發(fā)環(huán)境的推出,意味著機器學(xué)習(xí)創(chuàng)新不再受設(shè)備資源限制。工程師可以使用基于云的工具或本地服務(wù)器工具,構(gòu)建自己的訓(xùn)練模型,然后將模型引入elQ環(huán)境,以生成適用的推理引擎。然后將推理引擎加載到邊緣設(shè)備上運行。
這是機器學(xué)習(xí)技術(shù)的重大進步,并將進一步促進該領(lǐng)域的各種創(chuàng)新可能性。
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原文標題:嵌入式設(shè)備引入機器學(xué)習(xí):有eIQ就夠了!
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