"Welche Art von Edge-System für künstliche Intelligenz ist erfolgreich? „Genaue Wahrnehmung, schnelle Entscheidungsfindung, Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, hohe Effizienz und Energieeinsparung, sicher und zuverlässig“, lautet die Antwort von Howard Jiang, Direktor für eingebettete Produktsysteme und Anwendungen bei Texas Instruments (TI) China. Wie wir alle wissen, sind Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Ausführung die drei Glieder der künstlichen Edge-Intelligenz und mit der Entwicklung der künstlichen Edge-Intelligenz auch die Anforderungen für eingebettete Wahrnehmung und Entscheidungsfindung Technologie sind stringenter und differenzierter als nicht-künstliche Intelligenz.
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Künstliche Intelligenz von Edge ist da, die TI-Kerntechnologie ermöglicht künstliche Intelligenz in Chinas neuer Infrastruktur
Als McCarthy von der Stanford University 1956 die „künstliche Intelligenz“ vorschlug, muss er nicht gedacht haben, dass dieses Konzept Jahrzehnte später in China in vollem Gange sein würde. Künstliche Intelligenz ist nicht nur Hoffnungsträger, um eine neue industrielle Revolution auszulösen, sie ist auch in den Alltag aller integriert und löst gesellschaftliche Veränderungen aus. Tatsächlich erwähnte die Nationale Entwicklungs- und Reformkommission im April 2020, als die Nationale Entwicklungs- und Reformkommission die drei Aspekte der neuen Infrastruktur festlegte, künstliche Intelligenz sowohl in der Informationsinfrastruktur als auch in der konvergenten Infrastruktur, die nichts anderes war, als die Öffentlichkeit klar über die Veränderungen zu informieren, die anstehen statt finden.
Mit der Entwicklung von Rechenleistung, Daten und dem Internet befindet sich die künstliche Intelligenz an einem Knotenpunkt vom quantitativen Wandel zum qualitativen Wandel, insbesondere am Rande zeigt sich eine explosionsartige Entwicklung. Gartner prognostiziert, dass bis 2025 mindestens 75 % der Datenverarbeitung in der Cloud oder außerhalb des Rechenzentrums erfolgen werden. Die Flut der künstlichen Intelligenz ist für uns sowohl eine Chance als auch eine Herausforderung Halbleiter Unternehmen. Anders als bei der Cloud kehrt die wichtigste Nachfrage nach Chips auf der Edge-Seite immer noch zum ewigen Thema Leistung, Kosten und Stromverbrauch zurück. Da der Entwicklungszyklus von Edge-Produkten für künstliche Intelligenz kurz ist und das Iterationsfenster schnell ist, ist außerdem eine benutzerfreundliche Entwicklungsumgebung entscheidend.
Howard Jiang, Direktor für eingebettete Produkte, Systeme und Anwendungen, Texas Instruments (TI) China
Welche Art von Edge-System für künstliche Intelligenz ist erfolgreich? „Genaue Wahrnehmung, schnelle Entscheidungsfindung, Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, hohe Effizienz und Energieeinsparung, sicher und zuverlässig“, lautet die Antwort von Howard Jiang, Direktor für eingebettete Produktsysteme und Anwendungen bei Texas Instruments (TI) China. Wie wir alle wissen, sind Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Ausführung die drei Glieder der künstlichen Edge-Intelligenz, und mit der Entwicklung der künstlichen Edge-Intelligenz sind die Anforderungen an eingebettete Wahrnehmungs- und Entscheidungstechnologie strenger und differenzierter als an nicht-künstliche Technologien Intelligenz.
Wahrnehmung – die Datenquelle der Edge Artificial Intelligence
Daten sind die Grundlage der künstlichen Edge-Intelligenz, und die Wahrnehmung ist die Datenquelle. So wie der Mensch mehr als nur Augen braucht, um die Welt zu spüren, sind auch Ohren wichtige Organe, um die natürliche Welt wahrzunehmen. Auch Maschinen brauchen Ohren und Sehvermögen, und mit der Entwicklung der Technologie sind verschiedene Sensoren entstanden. Das Single-Chip-Millimeterwellenradar von TI kann in vielen Anwendungen die Nachteile herkömmlicher Kameras umgehen und die Mehrfachdatenfusion des Systems unterstützen, sodass die Maschine Daten besser erfassen und eine genaue Zielwahrnehmung erreichen kann.
Mit Millimeterwellenradar zum Senden und Empfangen lassen sich Entfernung und Relativgeschwindigkeit von Objekten und Hindernissen im Sichtfeld mit extrem hoher Genauigkeit messen. Ein wichtiger Vorteil von Millimeterwellensensoren gegenüber Sensoren, die auf Vision und Lidar basieren, besteht darin, dass sie nicht so leicht von Umgebungsbedingungen wie Regen, Staub, Rauch, Nebel oder Frost beeinflusst werden. Außerdem ist die Millimeterwelle Sensor kann in völliger Dunkelheit oder unter direkter Sonneneinstrahlung arbeiten. Diese Sensoren können ohne externe Linsen, Belüftungsöffnungen oder Sensorflächen direkt hinter einem Kunststoffgehäuse installiert werden. Sie sind sehr robust und langlebig und können den Schutzgrad (IP) 69K erfüllen.
Das Einchip-Millimeterwellenradar von TI verwendet die CMOS-Fertigungsprozesstechnologie, um kosteneffektive Vorteile zu erzielen, die herkömmliche Radare nicht bieten. Gleichzeitig kann es in Kombination mit der ASIC-Back-End-Verarbeitung direkt die Stücklistenkosten senken, die Produktgröße reduzieren und den Bedarf an Prozessoren reduzieren. Abhängigkeit. Das auf dem Millimeterwellenradar-Design von TI basierende Produktvolumen beträgt ein Drittel des Miniatur-Lidar-Entfernungsmessers und sein Gewicht beträgt die Hälfte.
Noch wichtiger ist, dass Millimeterwellenradar neben dem autonomen Fahren auch in einer breiteren Palette von Industrien und Smart Homes, Smart Buildings, Medizin und anderen Bereichen eingesetzt werden kann. Durch die Kombination von Millimeterwellenradar und Klimaanlage können beispielsweise mehrere intelligente Funktionen wie Wind, der der Bewegung von Personen folgt, Haltungswahrnehmung des menschlichen Zielkörpers und automatische Umschaltung realisiert werden. In anderen Anwendungen, wie der Sicherheitsüberwachung für Roboterarmbediener, Hindernisvermeidungserkennung für Logistikroboter/Drohnen und Stürzen für ältere Menschen, bietet Millimeterwellenradar die Vorteile der Genauigkeit und schnellen Erfassung, die frühere Bildsensoren nicht hatten. Gleichzeitig erfüllt es die Anforderungen an die Datendesensibilisierung vieler Anwendungen (kann in Schlafzimmern, Badezimmern usw. installiert werden).
Neben Millimeterwellenradar bietet TI auch eine breite Produktpalette wie Temperatursensoren, DLP®-Technologie und ToF an, die die Interaktion zwischen Maschine und Mensch weiter bereichern.
Entscheidungsfindung – das Gehirn der Edge-Künstliche Intelligenz
Edge-Geräte mit künstlicher Intelligenz benötigen ein intelligentes „Gehirn“ für die Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung. Integrierter SoC ist normalerweise eine gute Wahl für Edge-KI, da SoC neben verschiedenen Verarbeitungselementen, die Deep-Learning-Inferenz durchführen können, auch viele notwendige Komponenten für die gesamte eingebettete Anwendung integriert. Einige integrierte SoCs umfassen Anzeige-, Grafik-, Videobeschleunigungs- und industrielle Netzwerkfunktionen, sodass Single-Chip-Lösungen nicht auf die Ausführung von ML/AI beschränkt sind.
Die Prozessoren der Jacinto™ 7-Serie von TI sind genau solche hochintegrierten SoCs. Der Chip umfasst High-Performance-Computing, Deep-Learning-Engines und dedizierte Beschleuniger für die Signal- und Bildverarbeitung. Es entspricht den ASIL-D/SIL-3-Standards für funktionale Sicherheit. . Neben fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) kann der Prozessor auch in Robotik, Machine Vision, Radar und anderen Bereichen eingesetzt werden.
Der integrierte dedizierte Beschleuniger umfasst den „C7x“-DSP-Kern der neuen Generation, der die branchenführenden DSP- und EVE-Kerne von TI kombiniert, Vektor-Gleitkomma-Berechnungsfunktionen hinzufügt und abwärtskompatiblen Code unterstützt. Mit dem Aufkommen der Edge-Künstlerintelligenz kann DSP, basierend auf der Harvard-Architektur, die Effizienz von Matrixoperationen erheblich verbessern, was sich sehr gut für die Beschleunigung des Computers in neuronalen Netzwerken eignet. Gleichzeitig kann der neu hinzugekommene Deep-Learning-Beschleuniger „MMA“ unter typischen Arbeitsbedingungen eine Rechenleistung von 8 TOPS bei geringem Stromverbrauch erreichen.
Zu den Allzweck-Kernen gehören Multi-Core-Arm Cortex-A72, Cortex-R5F und 8XE GE8430 GPU.
Das heterogene Multi-Core-Prozessorarchitekturdesign der Jacinto 7-Serie kann die Auswahl und Optimierung von Aufgaben maximieren und dadurch eine bessere Leistungsverbesserung und Kostenkontrolle erreichen. Darüber hinaus wird TI auch ausgereifte Hardware-Algorithmen entwickeln und diese weiterentwickeln Halbleiter Prozess, um das beste Kosten-Leistungs- und Stromverbrauchsverhältnis zu erzielen. Beispielsweise kann der ISP von TI basierend auf der im Chip eingebetteten Hardware-Beschleunigungseinheit automatisch eine breite dynamische Anpassung, Bildpyramidenskalierung, Stereo-Tiefensicht und Beschleunigung des Algorithmus für den dichten optischen Fluss realisieren.
Die Prozessoren der Jacinto 7-Serie bieten eine umfassende Sicherheitslösung aus Hardware und Software, die einen wichtigen Schwerpunkt der Automobil- und Industriemärkte darstellt. Die Prozessoren der Jacinto 7-Serie verwenden einen Hardware-Entwicklungsprozess, der von einer unabhängigen Agentur für die Bewertung der funktionalen Sicherheit (z. B. TÜV SÜD) zertifiziert wurde, um ein System für ASIL-D-Funktionen zu entwerfen. Als Reaktion auf die neuen Herausforderungen von Multi-Ports mit hoher Bandbreite, die durch die ADAS-Datenfusion entstehen, integriert die Jacinto 7-Serie auch Mehrkanal-Ports wie CSI-2, die die Verbindung mit Mehrkanal-Sensoren sicherstellen und hohe Bandbreite unterstützen können Datenanforderungen. Die Jacinto 7-Serie integriert außerdem PCIe-Hubs und Gigabit-Ethernet-Switches, die in Domänencontrollern eingesetzt werden können, um einen höheren Integrationsgrad zu erreichen.
Um die Benutzerentwicklung zu erleichtern, hat TI TI-Edge-AI-Cloud eingeführt, die Cloud-Tools für KI-Inferenz auf Jacinto-Prozessoren bewertet und viele branchenweite und beliebte Deep-Learning-Frameworks unterstützt (einschließlich TensorFlow Lite, ONNX Runtime, OpenGL ES usw.) .) ) Zur einfachen Kompilierung und Bereitstellung von Modellen und zur Beschleunigung der Inferenz.
Neben dem üblicherweise zur visuellen Erkennung verwendeten CNN unterstützt der Jacinto 7 Prozessor auch das RNN, das für Edge-KI-Szenarien wie Predictive Maintenance benötigt wird. Darüber hinaus kann TIs Industrieanwendungsprozessor SitaraTM-Serie, die den Kern der Arm Cortex-A-Serie integriert, auch Edge-Anwendungen der künstlichen Intelligenz mit relativ geringem Rechenleistungsbedarf durch Arm NN realisieren, wie beispielsweise die vorausschauende Wartung in industriellen Anwendungen.
Vom Wahnsinn zur schnellen Landung
Neben Wahrnehmung und Entscheidungsfindung verfügt TI auch über viele Prozessoren, Motorantriebe und verschiedene analoge Geräte in der Ausführungsverbindung, was zeigt, dass TI die wichtigsten Aspekte unterstützen kann, die zur Realisierung von Edge-KI durch eine breite Palette von Produktportfolios erforderlich sind . Technologie dient dem Menschen. Als 90 Jahre altes Halbleiterunternehmen besteht das Geheimnis von TI darin, die Veränderungen im gesellschaftlichen Leben kontinuierlich zu studieren, die Bedürfnisse der Menschen wahrzunehmen und zu erfüllen und sich somit ständig zu verändern.
In den 35 Jahren seit dem Eintritt von TI in China hat TI chinesischen Kunden immer wieder dabei geholfen, Innovationen zu realisieren. Im Bereich der Künstlichen Intelligenz sieht Howard, dass Chinas Entwicklung mancherorts die Nase vorn hat. Im Bereich des 4D-Bildradars befindet sich das Ausland beispielsweise noch in der Phase der Verifizierung des Laborkonzepts, während inländische Autohersteller bestimmte Zeitpunkte für die Massenproduktion vorgeschlagen haben. Gleichzeitig führen chinesische Kunden auch aktiv in Märkte wie Smart Industry, Robotik, Smart Home und medizinische Bildanalyse ein. Manchmal nutzt Howard auch Innovationen chinesischer Kunden, um seine amerikanischen Kollegen zu inspirieren.
Bei der Erstellung von Produktdefinitionen wird TI mit einigen Kunden intensiv zusammenarbeiten, damit sich der Innovationsbedarf in der Produktarchitektur widerspiegelt. Damit soll nicht nur die bestehende Nutzung gedeckt werden, sondern vor allem der zukünftige Bedarf gemeinsam vorhergesehen werden. Die reiche Vorstellungskraft chinesischer Kunden ermöglicht es auch, die Nachfrage aus China schnell in der Entwicklung der Produkte der nächsten Generation von TI widerzuspiegeln und ist auf globale innovative Industrien ausgerichtet.
Vor XNUMX Jahren trat TI in China ein. In vielen Märkten wie Industrie, Konsum, Kommunikation und Automobil hat TI bei Null angefangen und gemeinsam mit chinesischen Partnern vor Ort Innovationen eingeführt. Heute, da neue Infrastrukturprojekte, die durch künstliche Intelligenz und künstliche Spitzenintelligenz repräsentiert werden, zu expandieren begonnen haben, hat sich TI mit Partnern zusammengetan, um erneut in ein neues Feld einzusteigen, durch eine vollständige Palette von analogen und eingebetteten Verarbeitungsprodukten, eine starke lokale Fertigung und Forschung und Entwicklung Fähigkeit, Produktvertrieb und Vertriebsnetz im ganzen Land, um die neuen Herausforderungen der künstlichen Intelligenz zu lösen und die neuen Anforderungen des Produktdesigns chinesischer Kunden zu erfüllen. Bei TI gibt es eine Gruppe herausragender Ingenieure wie Howard mit der Vision „Kern Chinas, der Wissenschafts- und Technologiewelt“ und streben danach, die Welt durch Halbleitertechnologie zu einem besseren Ort zu machen.
Vor nicht allzu langer Zeit haben die Küchen- und Warmwasserbereitungsabteilung der Midea Group und TI gemeinsam das „Perception and Interaction Joint Laboratory“ gegründet, das Midea dabei helfen soll, die Millimeterwellenradartechnologie von TI und eine breite Palette von Simulations- und eingebetteten Verarbeitungsprodukten zu nutzen, um die Küchenentwicklung von Midea zu beschleunigen von thermischen Geräteanwendungen. Howard hofft, dass TI dabei helfen kann, mehr Unternehmen wie Midea dabei zu unterstützen, Ideen in die Realität umzusetzen.
Künstliche Intelligenz von Edge ist real, die TI-Kerntechnologie ermöglicht künstliche Intelligenz in Chinas neuer Infrastruktur
Als McCarthy von der Stanford University 1956 die „künstliche Intelligenz“ vorschlug, muss er nicht gedacht haben, dass dieses Konzept Jahrzehnte später in China in vollem Gange sein würde. Künstliche Intelligenz ist nicht nur Hoffnungsträger, um eine neue industrielle Revolution auszulösen, sie ist auch in den Alltag aller integriert und löst gesellschaftliche Veränderungen aus. Tatsächlich erwähnte die Nationale Entwicklungs- und Reformkommission im April 2020 bei der Festlegung der drei Aspekte der neuen Infrastruktur künstliche Intelligenz in der Informationsinfrastruktur und konvergente Infrastruktur. Dies dient nur dazu, die Öffentlichkeit klar über die stattfindenden Änderungen zu informieren.
Mit der Entwicklung von Rechenleistung, Daten und dem Internet befindet sich die künstliche Intelligenz an einem Knotenpunkt vom quantitativen Wandel zum qualitativen Wandel, insbesondere am Rande zeigt sich eine explosionsartige Entwicklung. Gartner prognostiziert, dass bis 2025 mindestens 75 % der Datenverarbeitung in der Cloud oder außerhalb des Rechenzentrums erfolgen werden. Die Flut der künstlichen Intelligenz ist für Halbleiterunternehmen sowohl eine Chance als auch eine Herausforderung. Im Gegensatz zur Cloud dreht sich die wichtigste Nachfrage nach Chips auf der Edge-Seite immer noch um das ewige Thema Leistung, Kosten und Stromverbrauch. Da der Entwicklungszyklus von Edge-Produkten der künstlichen Intelligenz kurz und das Iterationsfenster schnell ist, ist außerdem eine benutzerfreundliche Entwicklungsumgebung von entscheidender Bedeutung.
Howard Jiang, Direktor für eingebettete Produkte, Systeme und Anwendungen, Texas Instruments (TI) China
Welche Art von Edge-System für künstliche Intelligenz ist erfolgreich? „Genaue Wahrnehmung, schnelle Entscheidungsfindung, Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, hohe Effizienz und Energieeinsparung, sicher und zuverlässig“, lautet die Antwort von Howard Jiang, Direktor für eingebettete Produktsysteme und Anwendungen bei Texas Instruments (TI) China. Wie wir alle wissen, sind Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Ausführung die drei Glieder der künstlichen Edge-Intelligenz, und mit der Entwicklung der künstlichen Edge-Intelligenz sind die Anforderungen an eingebettete Wahrnehmungs- und Entscheidungstechnologie strenger und differenzierter als an nicht-künstliche Technologien Intelligenz.
Wahrnehmung – die Datenquelle der Edge Artificial Intelligence
Daten sind die Grundlage der künstlichen Edge-Intelligenz, und die Wahrnehmung ist die Datenquelle. So wie der Mensch mehr als nur Augen braucht, um die Welt zu spüren, sind auch Ohren wichtige Organe, um die natürliche Welt wahrzunehmen. Auch Maschinen brauchen Ohren und Sehvermögen, und mit der Entwicklung der Technologie sind verschiedene Sensoren entstanden. Das Single-Chip-Millimeterwellenradar von TI kann in vielen Anwendungen die Nachteile herkömmlicher Kameras umgehen und die Mehrfachdatenfusion des Systems unterstützen, sodass die Maschine Daten besser erfassen und eine genaue Zielwahrnehmung erreichen kann.
Mit Millimeterwellenradar zum Senden und Empfangen lassen sich Entfernung und Relativgeschwindigkeit von Objekten und Hindernissen im Sichtfeld mit extrem hoher Genauigkeit messen. Ein wichtiger Vorteil von Millimeterwellensensoren gegenüber Sensoren, die auf Vision und Lidar basieren, besteht darin, dass sie nicht so leicht von Umgebungsbedingungen wie Regen, Staub, Rauch, Nebel oder Frost beeinflusst werden. Darüber hinaus kann der Millimeterwellensensor bei völliger Dunkelheit oder unter direkter Sonneneinstrahlung arbeiten. Diese Sensoren können ohne externe Linsen, Belüftungsöffnungen oder Sensorflächen direkt hinter einem Kunststoffgehäuse installiert werden. Sie sind sehr robust und langlebig und können den Schutzgrad (IP) 69K erfüllen.
Das Einchip-Millimeterwellenradar von TI verwendet die CMOS-Fertigungsprozesstechnologie, um kosteneffektive Vorteile zu erzielen, die herkömmliche Radare nicht bieten. Gleichzeitig kann es in Kombination mit der ASIC-Back-End-Verarbeitung direkt die Stücklistenkosten senken, die Produktgröße reduzieren und den Bedarf an Prozessoren reduzieren. Abhängigkeit. Das auf dem Millimeterwellenradar-Design von TI basierende Produktvolumen beträgt ein Drittel des Miniatur-Lidar-Entfernungsmessers und sein Gewicht beträgt die Hälfte.
Noch wichtiger ist, dass Millimeterwellenradar neben dem autonomen Fahren auch in einer breiteren Palette von Industrien und Smart Homes, Smart Buildings, Medizin und anderen Bereichen eingesetzt werden kann. Durch die Kombination von Millimeterwellenradar und Klimaanlage können beispielsweise mehrere intelligente Funktionen wie Wind, der der Bewegung von Personen folgt, Haltungswahrnehmung des menschlichen Zielkörpers und automatische Umschaltung realisiert werden. In anderen Anwendungen, wie der Sicherheitsüberwachung für Roboterarmbediener, Hindernisvermeidungserkennung für Logistikroboter/Drohnen und Stürzen für ältere Menschen, bietet Millimeterwellenradar die Vorteile der Genauigkeit und schnellen Erfassung, die frühere Bildsensoren nicht hatten. Gleichzeitig erfüllt es die Anforderungen an die Datendesensibilisierung vieler Anwendungen (kann in Schlafzimmern, Badezimmern usw. installiert werden).
Neben Millimeterwellenradar bietet TI auch eine breite Produktpalette wie Temperatursensoren, DLP®-Technologie und ToF an, die die Interaktion zwischen Maschine und Mensch weiter bereichern.
Entscheidungsfindung – das Gehirn der Edge-Künstliche Intelligenz
Edge-Geräte mit künstlicher Intelligenz benötigen ein intelligentes „Gehirn“ für die Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung. Integrierter SoC ist normalerweise eine gute Wahl für Edge-KI, da SoC neben verschiedenen Verarbeitungselementen, die Deep-Learning-Inferenz durchführen können, auch viele notwendige Komponenten für die gesamte eingebettete Anwendung integriert. Einige integrierte SoCs umfassen Anzeige-, Grafik-, Videobeschleunigungs- und industrielle Netzwerkfunktionen, sodass Single-Chip-Lösungen nicht auf die Ausführung von ML/AI beschränkt sind.
Die Prozessoren der Jacinto™ 7-Serie von TI sind genau solche hochintegrierten SoCs. Der Chip umfasst High-Performance-Computing, Deep-Learning-Engines und dedizierte Beschleuniger für die Signal- und Bildverarbeitung. Es entspricht den ASIL-D/SIL-3-Standards für funktionale Sicherheit. . Neben fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) kann der Prozessor auch in Robotik, Machine Vision, Radar und anderen Bereichen eingesetzt werden.
Der integrierte dedizierte Beschleuniger umfasst den „C7x“-DSP-Kern der neuen Generation, der die branchenführenden DSP- und EVE-Kerne von TI kombiniert, Vektor-Gleitkomma-Berechnungsfunktionen hinzufügt und abwärtskompatiblen Code unterstützt. Mit dem Aufkommen der Edge-Künstlerintelligenz kann DSP, basierend auf der Harvard-Architektur, die Effizienz von Matrixoperationen erheblich verbessern, was sich sehr gut für die Beschleunigung des Computers in neuronalen Netzwerken eignet. Gleichzeitig kann der neu hinzugefügte Deep-Learning-Beschleuniger „MMA“ unter typischen Arbeitsbedingungen 8 TOPS Rechenleistung mit geringem Stromverbrauch erreichen.
Zu den Allzweck-Kernen gehören Multi-Core-Arm Cortex-A72, Cortex-R5F und 8XE GE8430 GPU.
Das heterogene Multi-Core-Prozessorarchitekturdesign der Jacinto 7-Serie kann die Auswahl und Optimierung von Aufgaben maximieren, wodurch eine bessere Leistungssteigerung und Kostenkontrolle erreicht werden. Darüber hinaus wird TI auch Hardware-ausgereifte Algorithmen in Verbindung mit der Weiterentwicklung des Halbleiterprozesses einsetzen, um das beste Preis-Leistungs-Verhältnis und das beste Stromverbrauchsverhältnis zu erzielen. Der ISP von TI kann beispielsweise eine breite dynamische Anpassung, eine Bildpyramidenskalierung, eine Stereotiefensicht und eine Beschleunigung des Algorithmus mit dichtem optischem Fluss basierend auf der in den Chip eingebetteten Hardwarebeschleunigungseinheit automatisch realisieren.
Die Prozessoren der Jacinto 7-Serie bieten eine umfassende Sicherheitslösung aus Hardware und Software, die einen wichtigen Schwerpunkt der Automobil- und Industriemärkte darstellt. Die Prozessoren der Jacinto 7-Serie verwenden einen Hardware-Entwicklungsprozess, der von einer unabhängigen Agentur für die Bewertung der funktionalen Sicherheit (z. B. TÜV SÜD) zertifiziert wurde, um ein System für ASIL-D-Funktionen zu entwerfen. Als Reaktion auf die neuen Herausforderungen von Multi-Ports mit hoher Bandbreite, die durch die ADAS-Datenfusion entstehen, integriert die Jacinto 7-Serie auch Mehrkanal-Ports wie CSI-2, die die Verbindung mit Mehrkanal-Sensoren sicherstellen und hohe Bandbreite unterstützen können Datenanforderungen. Die Jacinto 7-Serie integriert außerdem PCIe-Hubs und Gigabit-Ethernet-Switches, die in Domänencontrollern eingesetzt werden können, um einen höheren Integrationsgrad zu erreichen.
Um die Benutzerentwicklung zu erleichtern, hat TI TI-Edge-AI-Cloud eingeführt, die Cloud-Tools für KI-Inferenz auf Jacinto-Prozessoren bewertet und viele branchenweite und beliebte Deep-Learning-Frameworks unterstützt (einschließlich TensorFlow Lite, ONNX Runtime, OpenGL ES usw.) .) ) Zur einfachen Kompilierung und Bereitstellung von Modellen und zur Beschleunigung der Inferenz.
Neben dem üblicherweise zur visuellen Erkennung verwendeten CNN unterstützt der Jacinto 7 Prozessor auch das RNN, das für Edge-KI-Szenarien wie Predictive Maintenance benötigt wird. Darüber hinaus kann TIs Industrieanwendungsprozessor SitaraTM-Serie, die den Kern der Arm Cortex-A-Serie integriert, auch Edge-Anwendungen der künstlichen Intelligenz mit relativ geringem Rechenleistungsbedarf durch Arm NN realisieren, wie beispielsweise die vorausschauende Wartung in industriellen Anwendungen.
Vom Wahnsinn zur schnellen Landung
Neben Wahrnehmung und Entscheidungsfindung verfügt TI auch über viele Prozessoren, Motorantriebe und verschiedene analoge Geräte in der Ausführungsverbindung, was zeigt, dass TI die wichtigsten Aspekte unterstützen kann, die zur Realisierung von Edge-KI durch eine breite Palette von Produktportfolios erforderlich sind . Technologie dient dem Menschen. Als 90 Jahre altes Halbleiterunternehmen besteht das Geheimnis von TI darin, die Veränderungen im gesellschaftlichen Leben kontinuierlich zu studieren, die Bedürfnisse der Menschen wahrzunehmen und zu erfüllen und sich somit ständig zu verändern.
In den 35 Jahren seit dem Eintritt von TI in China hat TI chinesischen Kunden immer wieder dabei geholfen, Innovationen zu realisieren. Im Bereich der Künstlichen Intelligenz sieht Howard, dass Chinas Entwicklung mancherorts die Nase vorn hat. Im Bereich des 4D-Bildradars befindet sich das Ausland beispielsweise noch in der Phase der Verifizierung des Laborkonzepts, während inländische Autohersteller bestimmte Zeitpunkte für die Massenproduktion vorgeschlagen haben. Gleichzeitig führen chinesische Kunden auch aktiv in Märkte wie Smart Industry, Robotik, Smart Home und medizinische Bildanalyse ein. Manchmal nutzt Howard auch Innovationen chinesischer Kunden, um seine amerikanischen Kollegen zu inspirieren.
Bei der Erstellung von Produktdefinitionen wird TI mit einigen Kunden intensiv zusammenarbeiten, damit sich der Innovationsbedarf in der Produktarchitektur widerspiegelt. Damit soll nicht nur die bestehende Nutzung gedeckt werden, sondern vor allem der zukünftige Bedarf gemeinsam vorhergesehen werden. Die reiche Vorstellungskraft chinesischer Kunden ermöglicht es auch, die Nachfrage aus China schnell in der Entwicklung der Produkte der nächsten Generation von TI widerzuspiegeln und ist auf globale innovative Industrien ausgerichtet.
Vor XNUMX Jahren trat TI in China ein. In vielen Märkten wie Industrie, Konsum, Kommunikation und Automobil hat TI bei Null angefangen und gemeinsam mit chinesischen Partnern vor Ort Innovationen eingeführt. Heute, da neue Infrastrukturprojekte, die durch künstliche Intelligenz und künstliche Spitzenintelligenz repräsentiert werden, zu expandieren begonnen haben, hat sich TI mit Partnern zusammengetan, um erneut in ein neues Feld einzusteigen, durch eine vollständige Palette von analogen und eingebetteten Verarbeitungsprodukten, eine starke lokale Fertigung und Forschung und Entwicklung Fähigkeit, Produktvertrieb und Vertriebsnetz im ganzen Land, um die neuen Herausforderungen der künstlichen Intelligenz zu lösen und die neuen Anforderungen des Produktdesigns chinesischer Kunden zu erfüllen. Bei TI gibt es eine Gruppe herausragender Ingenieure wie Howard mit der Vision „Kern Chinas, der Wissenschafts- und Technologiewelt“ und streben danach, die Welt durch Halbleitertechnologie zu einem besseren Ort zu machen.
Vor nicht allzu langer Zeit haben die Küchen- und Warmwasserbereitungsabteilung der Midea Group und TI gemeinsam das „Perception and Interaction Joint Laboratory“ gegründet, das Midea dabei helfen soll, die Millimeterwellenradartechnologie von TI und eine breite Palette von Simulations- und eingebetteten Verarbeitungsprodukten zu nutzen, um die Küchenentwicklung von Midea zu beschleunigen von thermischen Geräteanwendungen. Howard hofft, dass TI dabei helfen kann, mehr Unternehmen wie Midea dabei zu unterstützen, Ideen in die Realität umzusetzen.
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