Microchip Technology расширяет своё присутствие на рынке периферийного искусственного интеллекта (Edge AI). Компания представляет обновлённый «полноценный стек» (full-stack) решений, который охватывает всё – от недорогих 8-битных микроконтроллеров до мощных ПЛИС (FPGA). Новый подход призван демократизировать внедрение ИИ на периферии: упростить портирование моделей с младших устройств на старшие, ускорить обработку данных на месте без отправки в облако и снизить порог входа для разработчиков.
Microchip выпустила комплексное предложение для Edge AI, которое включает в себя три ключевых компонента:
- Готовые к развёртыванию модели машинного обучения;
- Инструменты разработки (в том числе для слабых MCU);
- Аппаратное ускорение на базе ПЛИС.
Ключевые технические новинки
Универсальная среда разработки
Появилась возможность прототипировать ИИ-алгоритмы на сверхбюджетных 8-битных микроконтроллерах. По мере роста требований к производительности ту же модель можно масштабировать («перенести») на 16- или 32-битные системы без кардинального переписывания кода. Это снижает стоимость стартапов и экспериментов.
VectorBlox Accelerator SDK 2.0
Это набор разработчика для ПЛИС. Версия 2.0 заточена под тяжёлую аналитику:
- Обработка машинного зрения,
- Человеко-машинные интерфейсы,
- Сенсорная аналитика.
Интересная деталь: SDK поддерживает не только ускоренный инференс (расчёт уже обученной сети), но и обучение, симуляцию и оптимизацию моделей – всё в одном рабочем процессе.
Прикладные решения
Microchip предлагает не просто «железо», а готовые референсные дизайны для конкретных задач:
- Извлечение данных для управления двигателями (промышленность);
- Диссегрегация нагрузки в «умных» счётчиках электроэнергии (определение, какой именно прибор включён в розетку);
- Обнаружение объектов и видеонаблюдение.
Аппаратная обвязка
В комплект входят сопутствующие компоненты: PCIe-коммутаторы для связи и высокоплотные модули питания. Это закрывает вопрос построения законченной системы «под ключ».
Контекст и тренды
Аналитики IoT Analytics подтверждают: встраивание ИИ прямо в микроконтроллеры (без отправки данных в облако) – главный тренд. Причины:
- Снижение задержек (режим реального времени).
- Приватность данных.
- Энергонезависимость и снижение расходов на облачную инфраструктуру.
Ссылка на первоисточник: https://www.embedded.com/microchip-expands-full-stack-edge-ai-solutions
Вас также могут заинтересовать: