Edge Impulse 邊緣智能平臺近日推出全新工具套組,借力 NVIDIA TAO Toolkit 和 Omniverse,針對基于 Arm Cortex-A、Cortex-M 以及Ethos-U NPU 的低階硬件架構(gòu)推出新型 AI 模型,如 NXP I.MX RT1170、Alif E3、STM32H747AI 及 Renesas CK-RA8D1。
借助 Edge Impulse 和 NVIDIA TAO 工具包的協(xié)同效應(yīng),工程師得以快速構(gòu)建并部署至邊緣優(yōu)化硬件(如上述型號)的計算機視覺模型。該平臺還支持用戶運用經(jīng)由 GPU 優(yōu)化的 NVIDIA TAO 模型(如 YOLO 以及 RetinaNet)進行自定義數(shù)據(jù)定制,調(diào)配后可適應(yīng)有無 AI 加速器的邊緣設(shè)備。
然而需注意,此創(chuàng)新方案需使用 GPU 進行模型訓(xùn)練。另外,Edge Impulse 還攜手 NVIDIA Omniverse,實現(xiàn)模型在使用合成數(shù)據(jù)和邊緣測試環(huán)境的應(yīng)用程序中的集成。尤其適用環(huán)境下獲取真實世界數(shù)據(jù)的成本高昂、耗時、存在隱私困擾或是無法充分描繪各類情景者。
利用 NVIDIA Omniverse Replicator ,Edge Impulse 可生成合成數(shù)據(jù),并導(dǎo)入邊緣設(shè)備的 AI 模型,配合應(yīng)用于檢測制造生產(chǎn)線上的缺陷、設(shè)備故障或者臨床監(jiān)測中的手術(shù)對象,以期避免術(shù)后并發(fā)癥等狀況。合成數(shù)據(jù)生成的優(yōu)勢頗多,包括:虛擬化減輕物理原型設(shè)計及測試負擔;加速開發(fā)周期及實驗過程;實現(xiàn)模擬傳感器及模型行為;為MCU兼容性測試提供機會;提升模型可靠性并創(chuàng)設(shè)難以復(fù)現(xiàn)的情境。
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