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标签:TinyML

复杂的权衡在推论芯片
通过官约翰- 10月17日,2022 -评论:0

AI /毫升推论芯片设计正成为一个巨大的挑战,由于各种各样的应用程序和非常具体的功率和性能需求。简单地说,一个大小并不适合所有人,不是所有的应用程序都能负担得起一个定制的设计。例如,在零售商店跟踪,现在有5%或10%是可以接受的误差范围为客户经过一定的通道……»阅读更多

小说In-Pixel-in-Memory (P2M)范式边缘智力(USC)
通过技术论文链接8月24日,2022 -评论:0

新技术论文题为“资源受限的TinyML应用processing-in-pixel-in-memory范式”研究人员发表的南加州大学(USC)。报导称,“我们提出一种新颖的Processing-in-Pixel-in-memory (P2M)范式,通过添加支持自定义像素阵列模拟多通道,multi-bit卷积,批normaliza……»阅读更多

CFU游乐场:CPU之间的加速效果与设计空间探索和加速器
通过技术论文链接- 5月30日,2022 -评论:0

技术论文题为“CFU游乐场:完整的开源框架的小机器学习(tinyML)加速度在fpga上,“从谷歌,普渡大学和哈佛大学。抽象的“我们现在CFU操场,一个完整的开源框架,使快速迭代的设计机器学习(ML)加速器为嵌入式毫升系统。我们的工具链紧密中国…»阅读更多

部署人工智能优势
通过普什卡的利润率9月- 16,2021 -评论:0

由普什卡的利润率和汤姆鲑鱼飞速发展这项技术在人工智能(AI)重要的许多行业,包括金融、能源、医疗和微电子。AI推动美元全球市场而帮助解决一些棘手的社会问题,如跟踪当前流感大流行和预测气候驱动事件的严重性莱克阀门…»阅读更多

TinyML为什么如此重要
通过布来安梅奥- 02年9月,2021 -评论:1

而机器学习(ML)开发活动大多数明显侧重于大功率解决方案云或中型动力解决方案的优势,还有另一个集合的活动旨在实现机器学习严重资源受限的系统。称为TinyML,它的一个概念,一个组织,它已经获得了显著的动量在去年还是……»阅读更多

使新的Edge-Inference架构
通过布来安梅奥- 04年3月,2021 -评论:0

新的edge-inference机器学习架构已经到达一个惊人的速度在过去的一年。要了解它们的意义都是一个挑战。首先,并不是所有的ML体系结构是一样的。的一个复杂的因素在理解不同的机器学习架构是术语用来描述他们。你会看到像“sea-of-MACs”、“收缩……»阅读更多

固件技能短缺
通过布莱恩•贝利- 2月25日,2021 -评论:0

好硬件没有软件是一个浪费的硅,但如此多的新处理器和加速器架构创建,所以许多新技能要求,公司发现很难聘请足够的与底层软件工程师的专业知识来满足需求。写编译器,映射器和优化软件没有相同级别的精力开发新人工智能…»阅读更多

Edge-Inference架构增殖
通过布来安梅奥- 04年2月,2021 -评论:0

第一部分两部分组成。第二部分将深入基本建筑特点。去年有大量的宣布新的边缘推理机器学习(ML)架构。卸下了需要支持培训,但负责低延迟,设备表现出极其多样毫升推理方法。“建筑是改变在comp……»阅读更多

下一个大的飞跃:能源优化
通过布莱恩•贝利- 2020年11月16日-评论:1

电力和能源之间的关系是技术简单,但其含义的EDA流是巨大的。今天没有工具或流动,让你分析,实现对能源消耗和优化设计,得到这一点需要半导体行业内的范式转变。行业会谈很多关于权力,权力可能会成为一个更…»阅读更多

处理器数量停滞不前吗?
通过布莱恩•贝利——9月24日,2020 -评论:2

调查数据表明,额外的微处理器内核并没有被添加到出类拔萃,但你必须深入研究数字找出到底是怎么回事。原因是复杂的。它们包括从软件编程模型市场变化和新的用例。虽然调查数字似乎是平的,市场和技术动态也有很大的影响在水泥柱……»阅读更多

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