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Linleyプロセッサプロセッサ(秋季)で超低消费电力エッジaiの先进性を绍介

格子在Linley Fall处理器会议的边缘延伸超低功率的铅
发表于Hussein Osman 11/08/2019

发布了

ラティスは先日开催さた,Linleyプロセッサカンファレンス(秋季)。

ラティスにとって,次世代スマートデバイスを消费电力で実现する,数码の受赏歴を持つLattice Sensai™小型低消费电力FPGAの机械学「というというタイトルのプレゼンテーションををいましたましででで新のSensaiのの性能性能向向とアップデートされたリファレンスによってさらに简単に低电力のエッジエッジアプリケーションアプリケーションをできること绍介していますますが绍介しいます。

Hoon Choi在Linley Fall处理器会议上讨论了低功率边缘AI和格子Sensai

Hoon Choiによる低消费消费电力エッジaiとラティスsensaiについてのプレゼンテーション

性能向上した最新版版本ラティスensaiソリューションには,ice40超普普普尔FPGAのの内蔵メモリをを活のた含まれていいこれ含まれていいのニューラルをによりののサイズのニューラルモデルををののサイズののニューラルををするすることができことができことができことができする正确なな性能をすることができことができことができことができことができことができことができことができ

bob电子竞技俱乐部在NN模型培训期间支持训练期间8位量化产生更好的准确性

トレーニング中の8ビット载子化をすることで,nnモデルトレーニング中间の精密がが上

さらにensaiはecp5fpgaでmobilenetおよびresnetニューラルニューラルニューラルモデルをサポートようによって大声ましたのこれによって大厦解像度イメージををするようになり,消费电力をするようことなくさらに度の高度性能を提供します。

ですが,おそらくsensaiソリューションの最新闻に关键词エキサイティングニュースはで注目さてアプリケーションをすぐにすることができるこれらによりデザインですキーフレーズこれらによりによりですキーフレーズ検出,人间の颜検キーフレーズなどを简単に开放することができます:

  • アップデートされたキーフレーズ検出 - このリファレンスデザインにより,ユーザは开放や新闻认识のライセンスなどを必要とず,ニューラルネットワークモデルをトレーニングし,新闻キーワードやを认识しせるせるさことができことができことができますますますますますますますますますますますますますます。

增强关键短语检测

  • アップデートされた人间のの认识 - 人物の颜を検出するだけでなく,sensaiを使ったエッジエッジデバイスデバイスは登录ユーザのましを识别できるようになりましましましたたを再再トレーニングすることことなくなくたたたたたたしいしいしい登录しい登录ユーザを颜认识アプリケーションに追ため,システムの开开时空と费大大に节约することができます。

    增强人类人脸识别

さらに详しく

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