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Eta Compute架構在單個電池上提供AI視覺工作負載

星星科技指導員 ? 來源:嵌入式計算設計 ? 作者:Saumitra Jagdale ? 2022-07-10 11:19 ? 次閱讀

設計具有密集計算能力的低功耗架構決定了機器學習應用的可行性。它面臨著在不影響緊湊外形的情況下適應高處理能力和更擴展電池的挑戰。因此,Eta Compute 的設計技術在 Edge Impulse 機器學習開發平臺的全面協助下,為開發人員提供了無限的應用程序選項,同時消耗最少的功率。

嵌入式設備上進行機器學習的設計和原型設計一直很復雜。為了應對這些挑戰,開發人員在設計嵌入式設備時需要加強并滿足以下要求:

高處理能力

低功耗設備

上市時間

降低系統的整體成本和風險

更長的電池壽命

如今,隨著開發人員越來越多地使用深度學習神經網絡來改進對象檢測和分類,人工智能技術在嵌入式視覺和圖像處理應用中的勢頭越來越大。然而,在嵌入式設備上運行視覺算法等計算密集型任務本身就是一個挑戰。此外,實現處理性能所需的功耗使得這些功能對于許多潛在的用例來說是不切實際的。

這種將視覺智能集成到終端設備中的驅動力催生了嵌入式視覺領域。因此,神經網絡和嵌入式軟件設計人員正在尋找實用的方法來為邊緣應用程序開發機器學習,從而減少繁瑣和耗時。

幸運的是,存在這些問題的解決方案。Eta Compute 的 ECM3532 AI 視覺板與 Edge Impulse 的嵌入式機器學習平臺一起,使視覺在許多新的功耗敏感應用中變得可行。AI 視覺板解決了為物聯網和低功耗邊緣設備設計和構建 ML 應用程序的各個方面。因此,嵌入式軟件設計人員可以簡化與嵌入式邊緣設備的成功集成,從而節省數月的開發時間。

ECM3532 AI 視覺板由于其緊湊的外形、嵌入式電池、低功耗物聯網和藍牙低功耗連接,非常適合原型設計、現場測試和 AI 嵌入式視覺應用的部署。其超低功耗運行克服了系留系統電池壽命短和功耗高的限制。

深入了解 AI 視覺

ECM3532 TENSAI SoC 以 AI 工作負載為目標,采用時鐘速度為 100 Mhz 的混合多核 Cortex-M3 微控制器和專用于加速 ML 操作的超低功耗 CoolFlux 16 位 DSP。由于嵌入式 ECM3532 神經傳感器處理器使用 Eta Compute 的 CVFS 技術在運行時具有獨特的自定時連續電壓和頻率縮放,緊湊型 (1.5”x1.5”) AI 視覺板可高效地與神經網絡一起執行。這為超低功耗機器學習算法的推理產生了優化的能量。

板載傳感器的主要亮點是 Himax HM0360 相機,可實現一系列基于視覺的應用,例如圖像分類、人和物體檢測以及計數。還有一個用于聲音分類和關鍵字定位的內置麥克風,以及一個德州儀器 OPT3001 環境光傳感器和一個用于手勢和缺陷檢測的 6 軸加速度計/陀螺儀

借助 64 Mbit 的串行閃存,您的 tinyML 模型和數據記錄有足夠的空間。盡管尺寸緊湊且功耗低,該板仍支持使用單個 CR2032 電池持續數月的視覺應用。該板還具有擴展功能,可通過 Micro SD 卡插槽簡化其他 RF 接口的添加。

Eta Compute 還配備了 SparkFun FTDI Basic Breakout -3.3V 板,支持 micro-USB 編程。對于調試,該板還具有用于 ECM3532 和 A31R118 的串行線調試 (SWD) CoreSight 連接器。為此,建議使用單獨的 JLink 或 Ulink 探針。

Edge Impulse 對部署視覺工作負載的軟件支持

ECM3532 AI 視覺板具有通用性,并支持 Edge impuls 的機器學習開發平臺,可在邊緣部署超低功耗計算機視覺應用。該技術用于快速神經網絡開發,使節能視覺端點無縫連接。因此,它允許數據采樣、構建模型和部署訓練有素的 ML 模型。

該公司還與 Eta Compute 合作整合他們的 TENSAI Flow 軟件。這使開發人員能夠創建具有嵌入式機器學習的下一代智能設備解決方案。

TENSAI Flow 軟件通過驗證可行性和概念證明來最大限度地降低開發風險。因此,它可以無縫開發物聯網和低功耗邊緣設備的機器學習應用程序。它配備了神經網絡編譯器、神經網絡動物園、包含 FreeRTOS、HAL、傳感器框架和物聯網/云功能的中間件。TENSAI 平臺允許 1mW 范圍內的 AI 性能,與現有系統相比,該性能異常低,尤其是在圖像處理方面。

TENSAI Flow 允許開發人員通過其與 Edge Impulse 的接口安全地收集和存儲訓練數據,允許客戶訓練一次并保留真實世界的模型以供未來開發使用。對于 Eta Compute 的 TENSAI SoC,該軟件會自動優化 TensorFlow Lite AI 模型,從而實現高優化和電源效率。

使用 TENSAI Flow,TENSAI 處理器可以加載輕松集成傳感器接口的 AI 模型。TENSAI Flow 為自動配置和連接設備到云端奠定了基礎。以及在新模型或數據可用時通過無線方式更新固件。

結論

隨著極其強大、低成本和高能效處理器的發展,嵌入式視覺系統正在獲得動力。ECM3532 AI 視覺板是一個超低功耗的 AI 平臺,帶有可以運行多種算法的傳感器,專注于嵌入式視覺。該神經傳感器平臺以業界最低的功耗配置提供更重要的處理。因此,電池容量不再是物聯網消費和工業應用的障礙。

因此,Eta 計算已啟用其 ECM3532 AI 視覺板來降低風險和成本,同時加快 AI 視覺解決方案的開發時間。

審核編輯:郭婷

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