恩智浦引領(lǐng)發(fā)展——邊緣設備機器學(xué)習

　　恩智浦面向重點(diǎn)應用領(lǐng)域推出的eIQ邊緣智能軟件環(huán)境和可自定義的系統級解決方案，邊緣節點(diǎn)開(kāi)發(fā)人員如今可利用數學(xué)升級來(lái)推動(dòng)云上機器學(xué)習(ML)的歷史性發(fā)展。

　　eIQ軟件環(huán)境包括構建和優(yōu)化云訓練ML模型所需的工具，可在工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和汽車(chē)應用等各領(lǐng)域資源受限的邊緣設備中高效運行。一鍵式完成生產(chǎn)的解決方案專(zhuān)門(mén)面向語(yǔ)音、視覺(jué)和異常檢測應用領(lǐng)域。通過(guò)節省成為ML專(zhuān)家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬(wàn)家產(chǎn)品需要機器學(xué)習功能的客戶(hù)得償所愿。

　　恩智浦資深副總裁兼微控制器業(yè)務(wù)總經(jīng)理Geoff Lees表示：“我們很久之前就認識到，邊緣節點(diǎn)的處理技術(shù)可切實(shí)推動(dòng)客戶(hù)采用機器學(xué)習，所以我們創(chuàng )建了可擴展ML解決方案和eIQ工具，幫助客戶(hù)更容易獲取和使用從云向邊緣設備轉移的人工智能功能?！?/p>

　　在恩智浦整個(gè)微控制器(MCU)和應用處理器產(chǎn)品線(xiàn)的支持下，eIQ可提供開(kāi)發(fā)人員在邊緣設備中實(shí)施ML所需的構件塊。恩智浦eIQ緊跟ML不斷發(fā)展的步伐，持續進(jìn)行擴展以包括下列功能：數據采集和管理工具;適用于各種神經(jīng)網(wǎng)(NN)框架和推理引擎的模型轉換功能，例如TensorFlow Lite、Caffe2、CNTK和Arm? NN;支持新興的NN公司，例如GLOW和XLA;傳統ML算法(例如支持向量機和隨機森林);以及在恩智浦嵌入式處理器上部署異構處理模型的工具。

　　此外，恩智浦最近還推出了一款軟件基礎架構(稱(chēng)為EdgeScale)，旨在通過(guò)集中實(shí)現ML應用來(lái)統一邊緣設備中的數據收集、管理和處理方式。EdgeScale可與基于云的人工智能(AI)/ML服務(wù)無(wú)縫集成，并支持在所有恩智浦設備(從低成本MCU到高性能i.MX和Layerscape應用處理器)上部署云訓練模型和推理引擎。

　　公司基于eIQ環(huán)境推出了適用于基于邊緣設備學(xué)習和本地執行的視覺(jué)、語(yǔ)音和異常檢測模型的一鍵式解決方案。這些系統級解決方案可提供構建全功能應用所需的軟硬件，同時(shí)允許客戶(hù)添加自己的差異化功能。這些解決方案是模塊化結構，方便客戶(hù)利用簡(jiǎn)單插件擴展其產(chǎn)品功能。例如，可輕松將語(yǔ)音識別模塊添加到使用恩智浦視覺(jué)識別解決方案的產(chǎn)品上。本周，在巴塞羅那全球物聯(lián)網(wǎng)大會(huì )上，恩智浦展示了引入這些功能的真實(shí)應用 - 出席者可體驗使用無(wú)人機并包括各種子系統的模擬工作場(chǎng)所，例如操作員進(jìn)門(mén)面部識別子系統、針對操作員安全的對象識別子系統、本地語(yǔ)音控制命令以及用于預測無(wú)人機操作故障的異常檢測子系統。

　　恩智浦亮相ArmTechCon

　　本周，恩智浦在A(yíng)rm TechCon會(huì )上展示其最新的邊緣計算產(chǎn)品。適用于恩智浦各種嵌入式處理產(chǎn)品組合的多功能eIQ工具和ML應用在620號展位及汽車(chē)館閃亮展出。

　　· 級聯(lián)學(xué)習：在高性能i.MX 8QM上進(jìn)行面部識別訓練，并在使用安全Docker容器的中級i.MX 8QXP和i.MX 8M應用處理器上部署壓縮的推理引擎。

　　· MCU級工業(yè)4.0 ML應用：剛發(fā)布的LPC5500 MCU上使用CIFAR-10的CMSIS-NN性能基準，支持使用基于Cortex-M4F的Kinetis MCU依靠傳統機器學(xué)習技術(shù)進(jìn)行異常檢測。

　　· 本地化語(yǔ)音和視覺(jué)ML應用，其特點(diǎn)為：

　　o 剛發(fā)布的i.MX RT600跨界處理器，利用集成DSP，安全且運行功耗超低

　　o 面向本地化語(yǔ)音喚醒和最終用戶(hù)可編程語(yǔ)音控制體驗的語(yǔ)音解決方案，也使用i.MX RT1050跨界處理器

　　o 通過(guò)Au-Zone DeepView Ml套件實(shí)現的視覺(jué)解決方案：使用i.MX 8QM在微波爐中實(shí)施的食品識別，以及使用低成本i.MX RT 1050跨界處理器的交通標志識別。