Решение Edge AI основано на нейронном процессоре и платформе разработки машинного обучения

Eta Compute и Edge Impulse объявили о своем партнерстве для ускорения разработки и развертывания машинного обучения с использованием революционного процессора Eta Compute ECM3532, самого энергоэффективного процессора нейронных датчиков в мире, и Edge Impulse, ведущей онлайн-платформы TinyML. Партнерство ускорит вывод на рынок машинного обучения миллиардов потребительских и промышленных продуктов IoT, для которых емкость аккумуляторов была препятствием.

«Сотрудничество с Edge Impulse гарантирует, что наше растущее сообщество разработчиков ECM3532 будет полностью оборудовано для быстрого и эффективного вывода на рынок инновационных разработок в области цифрового здравоохранения, умного города, потребительских и промышленных приложений», - сказал Тед Тьюксбери, генеральный директор Eta Compute. «Мы уверены, что наше партнерство поможет компаниям представить свои новаторские решения в конце 2020 года».

SoC процессора нейронных датчиков со сверхнизким энергопотреблением ECM3532 от Eta Compute, который обеспечивает машинное обучение на пределе возможностей, и оценочная плата ECM3532 EVB теперь поддерживаются платформой сквозной машинной разработки Edge Impulse и платформой MLOps. Разработчики могут бесплатно зарегистрироваться, чтобы получить доступ к расширенным алгоритмам машинного обучения Eta Compute и рабочим процессам разработки через портал Edge Impulse .

«Машинное обучение на самой периферии может позволить использовать 99% данных датчиков, которые сегодня теряются из-за ограничений по стоимости, пропускной способности или мощности», - сказал Зак Шелби, генеральный директор и соучредитель Edge Impulse. «Наша онлайн-платформа SaaS и инновационный процессор Eta Compute - идеальное сочетание для групп разработчиков, которые стремятся точно собирать данные, создавать значимые наборы данных, создавать модели и быстро ускоренными темпами генерировать эффективное машинное обучение».

«Ожидается, что к 2035 году триллионы устройств будут подключены к сети, и многие из них потребуют определенного уровня машинного обучения на периферии», - сказал Деннис Лаудик, вице-президент по маркетингу группы машинного обучения, Arm. «Комбинация оборудования TinyML от Eta Compute на основе технологий Arm Cortex и CMSIS-NN и решений SaaS TinyML от Edge Impulse предоставляет разработчикам комплексное решение для вывода на рынок энергоэффективных, периферийных или оконечных устройств машинного обучения в быстром темпе, необходимом для следующая эра вычислений ».

>> Эта статья была первоначально опубликована на наш дочерний сайт EEWeb.