Die Lattice sensAI-Lösungen sind eine umfassende Suite aus Tools und Ressourcen, die die Integration flexibler, stromsparender Inferenzfunktionen am Edge beschleunigen.
Der mit vollen Funktionen ausgestattete Lattice sensAI-Stack enthält alles, was Sie zum Bewerten, Entwickeln und Bereitstellen von FPGA-basierten Lösungen für maschinelles Lernen/künstliche Intelligenz benötigen – modulare Hardwareplattformen, Beispieldemonstrationen, Referenzdesigns, IP-Kerne für neuronale Netzwerke, Softwaretools für die Entwicklung und benutzerdefinierte Designservices.
Die FPGA-basierten Lösungen für maschinelles Lernen von Lattice sind äußerst flexibel, einfach zu implementieren, stromsparend (unter 1 mW - 5 W), klein (Gehäusegrößen ab 5,5 mm2) und preislich für die Produktion großer Stückzahlen ausgelegt.
Lattice kann Ihnen dabei helfen, die Bereitstellung von ständig verfügbarer geräteinterner KI in einer breiten Palette von Edge-Anwendungen zu beschleunigen, darunter Mobilgeräte-, Smart Home-, Smart City-, Smart Factory- und Smart Car-Produkte mit durchgehenden Lösungen für HMI.
Um mehr über Lattice sensAI zu erfahren und wie Lattice Sie bei der Innovation Ihrer KI-Anwendungsentwicklung unterstützen kann, besuchen Sie Lattice sensAI.
CrossLink-NX Voice and Vision Machine Learning Board
Eine Platine, die speziell für stromsparende Anwendungen auf dem Gebiet des maschinellen Lernens entwickelt wurde und CrossLink-NX 40K verwendet, ein leistungsstarkes FPGA mit KI-Beschleuniger.
Lattice Neural Network Compiler
Schnelles Analysieren, Simulieren und Kompilieren verschiedener Netzwerke zur Implementierung auf Lattice CNN/CNN Compact Accelerator-IP-Kernen.
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Lattice sensAI Studio
Durchgehender Model-Zoo, Datenetikettierung, Modelltraining, Validierung und Bereitstellung.
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Demo zur Erkennung der Aufmerksamkeit von Nutzern
Die intelligente Bildsensortechnologie Lattice sensAI verfolgt die Aufmerksamkeit und die Absichten von Gerätebenutzern und macht so Edge-Geräte intelligenter und umgebungsbewusster als je zuvor.
Schnelles Analysieren, Simulieren und Kompilieren verschiedener Netzwerke zur Implementierung auf Lattice CNN/CNN Compact Accelerator-IP-Kernen.
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Referenzdesign zur Objektklassifizierung
Ein vollständiges Designbeispiel, das auf gängigen Lattice-Entwicklungsboards (einschließlich FPGA RTL) läuft – mit neuronalen Netzwerkmodellen sowie Beispielen für Trainingsdatensätze und -skripts, um das Beispiel bei Bedarf neu erstellen und aktualisieren zu können. Dieselben Beispiele werden über sensAI Studio bereitgestellt.
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