新突思扩展边缘AI产品组合,推出高性能自适应MCU,实现多模态情境感知计算


新突思科技®(纳斯达克股票代码:SYNA)在其广受认可的新突思Astra™ 原生AI平台基础上,推出SR系列高性能自适应微控制器单元(MCU),用于可扩展的情境感知边缘AI。
新突思科技®(纳斯达克股票代码:SYNA)在其广受认可的新突思Astra™ 原生AI平台基础上,推出SR系列高性能自适应微控制器单元(MCU),用于可扩展的情境感知边缘AI。
全新 TMS320F28P55x 系列 C2000™ MCU 集成了边缘人工智能 (AI) 硬件加速器,可实现更智能的实时控制,故障检测准确率高达 99%。
全球功率系统和物联网领域的半导体领导者英飞凌科技股份公司旗下公司Imagimob将机器学习功能集成到英飞凌符合ASIL-D标准的汽车 MCU中,例如AURIX™ TC3x和AURIX™ TC4x,增强其汽车产品的机器学习性能。
工业应用数字化和智能化程度,是衡量新质生产力的重要标准。STM32最新一代64位微处理器STM32MP2凭借先进算力、丰富接口和高安全性,为高性能和高度互联的工业4.0应用赋能。
随着以ChatGPT为代表的AI大模型的衍生应用不断推出,许多终端开始智能化体验升级,从而产生了海量的终端数据分析处理需求。企业的业务部署场景和数据产生正在向端侧、边缘侧“迁移”。
Helium性能提升是通过处理宽128位矢量寄存器来实现的,这些寄存器可以通过一条指令保存多个数据元素 (SIMD)。在流水线执行阶段,可能会有多个指令重叠。
更高性能MCU的出现使得低成本、低功耗的边缘AIoT成为现实。AIoT是通过最新MCU更高的计算能力以及更适合这些终端设备中使用的资源受限MCU的轻量级神经网络模型来实现的。
ST在边缘人工智能领域投入已超过10年,不仅拥有STM32Cube.AI和NanoEdge™ AI Studio软件工具;还与NVIDIA合作,整合NIVIDIA TAO和STM32Cube.AI工具,让开发者STM32微控制器上无缝训练和实现神经网络模型。