Gráfico Xcore.ai listando recursos e capacidades do produto.

XMOS, sediado no Reino Unido, apresenta o processador AI projetado especificamente para aplicativos AIoT

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A XMOS, uma empresa sediada em Bristol, Inglaterra, que recebeu US $ 15 milhões em financiamento em 2017, passou três anos desenvolvendo seu chip de IA eficiente e de baixo custo, apelidado xcore.ai – um processador para processamento de inteligência artificial em produtos de IoT que combina isso com processamento de sinal digital (DSP), controle e E / S.

Em um comunicado à imprensa em 12 de fevereiro, o XMOS lançou o xcore.ai – que ele chamou de “processador de crossover disruptivo” – pela primeira vez em um comunicado à imprensa e um documento técnico em anexo.

A arquitetura xcore.ai de terceira geração

A arquitetura de primeira geração foi implantada em “centenas” de aplicativos, conectando diferentes protocolos de E / S, e a segunda geração melhorou o desempenho do controle e do processamento de sinal digital por meio de um pipeline de dois problemas.

Agora, na sua terceira geração, que foi originalmente concebida para oferecer processamento de controle que permitiria aos engenheiros projetar produtos diferenciados, o xcore.ai mais recente é um chip crossover projetado para fornecer IA, DSP, controle e E / S de alto desempenho em um dispositivo único com preços a partir de apenas US $ 1.

Ele também é capaz de fornecer inferências e decisões em tempo real na borda, além de controle de sinal, processamento e comunicação, que geralmente são manipulados por microcontroladores.

“Tradicionalmente, esse tipo de recurso seria implantado por meio de um poderoso processador de aplicativos ou um microcontrolador com componentes adicionais para acelerar os principais recursos” disse um porta-voz do XMOS. “No entanto, o processador crossover xcore.ai é arquitetado para fornecer inferências e decisões em tempo real no limite, além de processamento, controle e comunicação de sinais”.

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Gráfico Xcore.ai listando recursos e capacidades do produto.

Um gráfico do produto para o xcore.ai que lista os principais recursos e capacidades do chip. Imagem usada como cortesia do XMOS.

Outros recursos da terceira geração do xcore.ai incluem:

  • 16 núcleos lógicos em tempo real, com suporte para instruções escalares / flutuantes / vetoriais.

  • Portas de E / S com latência de nanossegundos para resposta em tempo real.

  • Suporte para inferência de rede neural binária de 8, 16 e 32 bits.

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  • Captura e processamento de dados multimodais.

  • Inferência no dispositivo do TensorFlow Lite.

  • Conjunto de instruções para DSP, aprendizado de máquina e funções criptográficas.

O XMOS também está reivindicando uma melhoria no desempenho de inferência quando comparado com o Arm Cortex-M7 no STM32M7; O xcore.ai, rodando no núcleo lógico 1xcore a 160MHz, oferece um tempo de execução de 5.236ms, enquanto o STM32M7 oferece 35.676ms com o chip inteiro rodando a 600MHz.

Dentro do chip, você encontrará 1 MB de RAM com até 400 Gb / s de largura de banda, 16 núcleos lógicos e até 128 pinos de E / S programável por software com interconexões de baixa latência. Há também uma interface USB 2.0 PHY e MIPI integrada para coleta e processamento de dados. A RAM é dividida em dois módulos de 512 KB e cada processador possui uma unidade de execução de problema duplo que pode executar instruções com o dobro da frequência do relógio.

Aplicações potenciais

As demonstrações do produto estão agendadas para junho, no entanto, o XMOS nos forneceu um caso de uso interessante em seu comunicado à imprensa.

“Imagine o humilde detector de fumaça” diz o comunicado de imprensa. “Com o xcore.ai incorporado, um detector de fumaça pode usar radar e geração de imagens para identificar se há pessoas no prédio afetado e, se houver, determinar quantas e onde estão localizadas. Usando interfaces de voz, o detector pode se comunicar com aqueles que estão dentro, enquanto a detecção de sinais vitais pode identificar se eles estão respirando. Juntos, isso cria uma imagem inteligente do ambiente que pode ser fornecida diretamente aos serviços de emergência, permitindo uma operação de resgate informada, melhorando a precisão e a velocidade da resposta. ”

O desenvolvimento do xcore.ai foi parcialmente financiado pelo esquema de pesquisa e inovação Horizonte 2020 da União Europeia.

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