"Die von TinyML aktivierte" künstliche Intelligenz der Dinge "ist eine natürliche Entwicklung, bei der die lokale Verarbeitung von Daten die Verwaltung des Datenschutzes, der Latenz und der Zuverlässigkeit des Gesamtsystems unterstützt", sagte Steve Tateosian, IoT von Infineon vp. "ModusToolbox schließt eine Lücke zwischen maschinellem Lernen und dem Entwurf eingebetteter Systeme, indem Tools und modulare Bibliotheken bereitgestellt werden, mit denen Deep-Learning-Modelle aus gängigen Trainings-Frameworks auf den Mikrocontrollern von Infineon einfach optimiert, validiert und bereitgestellt werden können."
Infineon zufolge kann ein Deep-Learning-Framework wie TensorFlow direkt auf PSoC-MCUs bereitgestellt werden, und es hilft bei der Optimierung für eingebettete Plattformen, um Größe und Komplexität zu reduzieren sowie die Leistung anhand von Testdaten zu validieren.
Enthält eine eingebettete Inferenz-Engine, die optimierte Implementierungen von neuronalen Netzwerkbetreibern wie 1D / 2D-Faltungen, eine Vielzahl von Aktivierungsfunktionen sowie die Unterstützung komplexerer Operatoren für RNN-Netzwerke wie GRU unterstützt.
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