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神經(jīng)處理將實(shí)時(shí)決策帶到邊緣

星星科技指導(dǎo)員 ? 來(lái)源:nxp ? 作者:nxp ? 2023-05-25 09:25 ? 次閱讀
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機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 技術(shù)為家庭、零售業(yè)、 工廠和城市,在那里它檢測(cè)模式、異常并啟動(dòng) 反應(yīng)。

邊緣是部署機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的理想選擇。與 云,邊緣處理是實(shí)時(shí)完成的,更接近用戶。 洞察和本地化決策可實(shí)現(xiàn)更無(wú)縫、同步、 高效的用戶體驗(yàn)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型效率的提高和 高速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器正在幫助機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)向 邊緣。恩智浦 i.MX 8M Plus就是一個(gè)很好的例子,它是我們EdgeVerse產(chǎn)品組合的新成員。它提供專用機(jī)器 學(xué)習(xí)硬件 - 神經(jīng)處理單元 (NPU) - 可以 即使在最復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上也能執(zhí)行推理。開(kāi)發(fā) 人員 可以將機(jī)器學(xué)習(xí)推理函數(shù)卸載到 NPU,從而允許 高性能 Cortex-A 和 Cortex-M 內(nèi)核、DSPGPU 可執(zhí)行其他 系統(tǒng)級(jí)或用戶應(yīng)用程序任務(wù)。

NPU,結(jié)合 i.MX 8M Plus的雙圖像信號(hào)處理器 (ISP) 和 GPU,支持實(shí)時(shí)圖像處理應(yīng)用,例如 監(jiān)控、智能零售應(yīng)用、機(jī)器人視覺(jué)和家庭健康 顯示器。

適用于 i.MX 已經(jīng)在工業(yè)、汽車和 醫(yī)療,在邊緣采用機(jī)器學(xué)習(xí)是自然而然的一步 使用 i.MX 8M Plus 處理器或其他 i.MX 的應(yīng)用程序 處理器也是如此。由恩智浦的eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)提供支持 環(huán)境,工程師可以在運(yùn)行機(jī)器之間無(wú)縫切換 在 CPU、GPU 或 NPU 上學(xué)習(xí)模型。?

這些只是 i.MX 8M Plus登陸EE Times的幾個(gè)原因。 目錄端點(diǎn) AI 加速的前 10 大處理器.

在哪里可以看到 8M Plus i.MX

i.MX 8M Plus 在邊緣運(yùn)行 ML,支持語(yǔ)音、面部、揚(yáng)聲器和 手勢(shì)識(shí)別、物體檢測(cè)和分割、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、 用于異常檢測(cè)的環(huán)境傳感器和控制。

嵌入式系統(tǒng)中的 ML 和視覺(jué)為無(wú)縫提供了新的可能性 人機(jī)交互。通過(guò)在邊緣執(zhí)行 ML 算法,系統(tǒng)將 可以分析人們的行為并檢測(cè)面部細(xì)節(jié)以估計(jì) 人的性別、年齡甚至情緒。保留機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù) 邊緣處理可保護(hù)隱私,消除云依賴性,并 提供瞬時(shí)響應(yīng)時(shí)間。

經(jīng)濟(jì)高效的 8M Plus i.MX 可實(shí)現(xiàn)廣泛的應(yīng)用范圍 跨越公共安全、工業(yè)機(jī)械的人和物體識(shí)別 視覺(jué)、機(jī)器人、手勢(shì)和情緒檢測(cè)。左側(cè)的手勢(shì) 從自動(dòng)售貨機(jī)啟用免接觸式選擇 - 該功能 將在后 Covid-19 環(huán)境中變得至關(guān)重要。

醫(yī)療市場(chǎng)中,基于邊緣的 ML 模塊允許 自動(dòng)化、遠(yuǎn)程測(cè)試和監(jiān)控,具有快速?zèng)Q策和高 可靠性。醫(yī)療專業(yè)人員可以在以下情況下立即提供幫助 需要監(jiān)測(cè)呼吸和運(yùn)動(dòng)模式等數(shù)據(jù)。

工廠自動(dòng)化的驅(qū)動(dòng)力越來(lái)越高 集成更多基于視覺(jué)的系統(tǒng),i.MX 8M Plus滿足了這一需求。在 在這些環(huán)境中,ML 參與檢查、分析和處理數(shù)據(jù) 在邊緣。i.MX 8M Plus的雙攝像頭輸入可檢測(cè)多個(gè) 可以訓(xùn)練產(chǎn)品和 ML 加速器的角度以確定好 產(chǎn)品從壞。它還具有識(shí)別手勢(shì)的能力 操作員以及操作和確定安全參數(shù)。

邊緣 ML 的未來(lái)

需要安全地處理在邊緣捕獲的大量數(shù)據(jù),以及 消除云延遲正在推動(dòng)這一轉(zhuǎn)變。

審核編輯:郭婷

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