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適用FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：加速邊緣智能的新篇章
在人工智能（AI）技術(shù)日新月異的今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其核心驅(qū)動力，正逐步滲透到各個行業(yè)與領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往受限于計算資源和功耗，難以在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運(yùn)行。現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）作為一種高性能、低功耗的硬件加速器，為小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署提供了理想的平臺。本文將深入探討適用于FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及它們在邊緣智能應(yīng)用中的獨特優(yōu)勢。
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從GenAI到PhyAI，大模型時代邊緣智能的新思考與新范式
目前全球大概約有90%的AI都運(yùn)行在基于Arm架構(gòu)的CPU上面。而隨著Arm在硬件、軟件和生態(tài)上的合力，以及像AFA這樣的創(chuàng)新授權(quán)模式的開啟，預(yù)計未來伴隨著端側(cè)AI的爆發(fā)，Arm的開發(fā)者陣營還會持續(xù)擴(kuò)大，Arm也將會借此釋放AI前所未有的規(guī)模潛力。
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關(guān)于深度學(xué)習(xí)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)你了解有多少？
想要了解“深度學(xué)習(xí)+”，我們必須回到深度學(xué)習(xí)技術(shù)在中國落地生根的歷史當(dāng)中。2006年，辛頓等人意外發(fā)現(xiàn)了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來的全新可能性，就此將上世紀(jì)80年代已經(jīng)產(chǎn)生的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，推動到了深度學(xué)習(xí)的新階段，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)在一系列AI測試任務(wù)上的優(yōu)異表現(xiàn)，也重新燃起了人們對AI的期待?？陀^來說，經(jīng)歷了兩次寒冬的AI技術(shù)，能夠再次復(fù)興的核心要素就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)。
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邊緣智能——提高生產(chǎn)力并降低成本的關(guān)鍵
提高生產(chǎn)力和降低運(yùn)營成本，是所有企業(yè)/工廠努力追求的目標(biāo)，由此引發(fā)對增強(qiáng)邊緣智能新技術(shù)的需求暴增。不過您可能會好奇，“邊緣是什么意思”?在ADI看來，“邊緣”是機(jī)器與現(xiàn)實世界融合或交互之地。
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開箱評測：研華邊緣智能系統(tǒng)EI-52
無論構(gòu)建什么樣的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，都必須具備三個“必備”要素：傳感器節(jié)點、網(wǎng)關(guān)和云網(wǎng)絡(luò)。
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研華IoT邊緣智能服務(wù)器---不僅僅是物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)
集成硬件與軟件，構(gòu)建邊緣到云應(yīng)用 2017年，臺北–全球嵌入式計算領(lǐng)導(dǎo)廠商研華科技，繼2016年推出物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)后，研華整合更多的軟件模組與服務(wù)，進(jìn)一步推出EIS-Edge I
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邊緣智能激發(fā)人工智能許多潛力
根據(jù)SAR Insight & Consulting最新的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)嵌入式芯片數(shù)據(jù)庫顯示，在2019-2024年，全球支持人工智能的設(shè)備和邊緣計算的CAGR將以64.2%的速度增長。
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毫米波技術(shù)如何為自主機(jī)器人提供邊緣智能
本文討論毫米波技術(shù)如何為自主機(jī)器人提供邊緣智能，使傳感器能夠做出實時決策，以減緩或停止機(jī)器人，并確保其在工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用中的持續(xù)性能。
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研華IoT邊緣智能服務(wù)器---不僅僅是物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān) 集成硬件與軟件，構(gòu)建邊緣到云應(yīng)用
2017年，臺北–全球嵌入式計算領(lǐng)導(dǎo)廠商研華科技，繼2016年推出物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)后，研華整合更多的軟件模組與服務(wù)，進(jìn)一步推出EIS-Edge Intelligence Server——IoT邊緣智能服務(wù)器系列。
