Sine dubio legeris vel audieris, cum numerus machinarum retis in margine multiplicata est, ingens copia notitiarum fluxus continue auctus est. Hae machinis autocinetas autocinetas, rerum interretiales machinas, electronicas consumptores ac etiam laptops et computatorium personale includunt. Secundum plures aestimationes, ab 2025, decem billions IoT machinarum in operatione erunt. Haec machinae varias formas notitiarum ad nubem mittunt in modum notitiarum continuorum rivorum, et rates datae multum variant. In genere, haec machinas magnam copiam notitiarum rudium generabit, et copia notitiarum tempore crescere perget.
Video recordatores in securitatem cameras, autocinetas autocinetas, ac PCs generant summus, summus resolutio rivorum video. IoT cogitationes medias partes minutas datas generant et eas in magnos rivos datas congregant. Multae aliae species sensoriorum IoT (mensura temperatura, pressio, locus, locus levis, etc.) generabit paucas minutas notitias rivorum, sed mox numerus talium sensorialium billions. Ergo, etiam haec humilis frenum data rivi aggregati possunt in maiora, alta rate data rivuli antequam nubes ingrediuntur.
Ortum 5G retiaculis wireless et aliis technologiarum retis summa celeritate, inter picocellas, retiacula longa IoT retiacula (ut LoRaWAN), et retiaculis retis globalis (sicut SpaceX dilatationis Starlink retiacula lata bandae et technologiae' satellites IoT Interreti substructio ) , quod accessum nubem amplam et rapidam praebet (Nota: Starlink acquiritur examen Technologiae mense Augusto 2021). Hae communicationes et technologiae retis accelerent orientes network emergentes.
. Applicationes reales temporis ad marginem retis plerumque altam latentiam non tolerant, sic processus, analysis et deliberationes in ipsa fabrica transferri debent. Hae retis in ore machinis includuntur vehicula autonoma, sensores IoT, cameras securitatis, phones captiosos, laptop, et personales computatores. Ergo potentia retis in ore computandi est ingens.
Sub pondere data nubes omnia facere non potest
Incrementum exponentiale smartphones et IoT machinis progressum oris computandi in retis promovit. Hae machinae ubiquitae sunt et coniungi debent cum Interrete ut informationes vel emittat vel e nube mittat. Nonnullae IoT machinae (ut camerae) magnas copiae notitiarum in operatione generant.
Aliae IOT machinae, sicut sensoriis temperatae, parvam quantitatem notitiarum generant, sed cum numerus talium sensentium billiones pervenire possit, magnum onus ad nubes processui affert. Ergo processus secundum marginem retis valde necessarium est, non solum ad redigendum sumptus retis communicationis et in nubem repositam in nube, sed etiam ad vitandum oneris nubis alvei datae.
Tincidunt de ore retis producta et applicationes magis magisque adhibent algorithm artificialem intelligentiam et machinam discendi (AI/ML) ad formas multiplices componendas et cognoscendas ad analysim datam adiuvandam et in hac decernendi ratione nituntur. Re vera, usus AI/ML Technology summa celeriter inolevit.
Nunc, AI/ML algorithmi censentur media necessaria ad processum notitiae rudis efficienter, quia exemplaria notitiarum multiplicium et multi-dimensionalium cognoscere possunt, quae difficilia sunt ad parse cognoscendumque a programmatibus traditis algorithm. Quaedam applicationes speciales AI/ML comprehendunt detectionem, agnitionem, agnitionem et numerum hominum vel rerum; res et inventarium semita, perceptio, sonus et vox detectio et agnitio, ratio salutis vigilantia, ratio conservationis scheduling. Explicatio computandi machinis et applicationibus.
Ora retis emergentes machinas et applicationes includunt vehicula autonoma, robots, productio automata, vigilantia remota, catenae et systemata logistica suppeditant, et custodias video curandi securitatem publicam et privatam. Mercatus postulatio harum rationum retis in margine celeriter crescit quia efficientiam augere, operae pretium minuere, et experientiam usoris emendare possunt. Sed quantumcumque wireless et wiredula communicationis infrastructuram aedificemus, tumultus excessus notitiae has tibiarum notitiarum nubem obruere vel obstruere possunt.
Localised processus in ore network adiuvat ut deobstruere data pipeline
Hae trends indicant necesse nunc esse plures processus facere ubi notitia ex ore retis generatur et quantitatem notitiae in nubem transmissam minuit. Incrementum explosivum Interreti Rerum et aliorum machinarum retiaculorum connexarum est maxima vis impellendi ad novas retis acies machinis explicandas, quae progressionem novorum applicationum ulterius stimulat, ita rudis notitias in utiles et operabiles notitias convertens ut celeri decisione sustineat. -making, responde mutatis condicionibus in reali tempore.
In primis gradibus evolutionis marginem retis computandi, societates feruntur sumptus transmittendi notitias data centra per longa spatia. Initio, maioris notae retis in margine applicationis opus erat ut accessus notitiae in nube et aliis computers connexis in nube essent. Illae veteres applicationes non solent esse in applicatione reali temporis; Tempora responsionis centenis millis secundis vel etiam secundis accepta sunt. Nihilominus evolutionis interreti Rerum machinis et crescens postulatio processus realitatis, analysis et responsio ad marginem retis promoverunt potentem progressionem technologiae in ore retis, cum maiori consilio provocationum.
Processus orae retis facit computationem et notitias repositionis propius et propius ad machinam quae notitias colligit, pro examinandis et faciendis decisionibus in notitia centri milia passuum
Figure 1. Trends in network ripam computando (Image source: cancellos)
Multae applicationes ad marginem retis quae possunt uti AI/ML facultatibus opus est ad operandum sub arctissima potentia consummationis angustiis. Haec machinae late distributae plerumque in pugna virtutis nituntur. Tales applicationes abundant in variis ambitus orae networki, inter officinas, praedia, aedificia officii, thesauraria, hospitalia, horrea, plateas et residentias. Secundum eorum numerum augetur, hae machinis opus est ut diu, etiam menses vel annos, uno tantum onere vel innixus collectioni ac ceptaculo energiae innitatur.
Ideo multae cogitationes necesse est esse in somno vel hiberna publica maxime temporis, et maxime circuitus debet esse in humili virtutis sto- mode, cum cogitatus in ocioso statu esse. Tunc res activation incipiet in fabrica, cum opus fuerit. In hoc genere applicationis fundamentalis circuit systema operandi ad consummationem potentiae ultra-humilis manere debet in standby, eventum activationem exspectans, et tunc potestas reliqua machinationis necessaria est.
FPGA cognoscit AL / ML humilis potentia consummatio
Requisita ad consumptionem potentiae operativae humilis et AI/ML exsequendam algorithmus videntur pugnare cum requisitis pro retis in margine fabrica design. Sed haec duo necessaria consilio implicata non sunt contraria. Lattice tardus FPGA - vis humilis, parva amplitudo, summus effectus CertusPro-NX, series machinis-disparata est, ut occurreret multis necessariis consiliorum retis in ore retis machinis. Hae FPGAs plures sensores sustinere possunt, ostensiones, altum solutionem video, connectivity network, et AI/ML processus in ore retis.
Eodem tempore, cancelli nuper emissi versionis 4.1 solutionis sensAI collectionis instrumenta, AI/ML instrumenta, IP coros, tabulata ferramenta, designationes et demonstrationes referentias praebet, et de consilio munerum nativus ad auxilium designandum iunctos explicandos novos Network ore apparatum et cito ad forum. Tardus versio sensAI sustinet CertusPro-NX FPGA.
Solutio cancellorum sensAI collectio accelerat finem-ad-finem AI/ML exemplar disciplinae, verificationis et compilatio. cancellos addidit sensAI Studio ambitus designandi ad sensAI 4.0 dimissi in primo 2021, quod est usor interface graphicus (GUI) instrumentum substructio, qui tincidunt celeriter machinas applicationes discendi adiuvat. Cum instrumentis cancellis sensAI 4.1 utens in margine retis computando designabis, et cancellos iCE40 UltraPlus, CrossLink-NX, ECP5 et CertusPro-NX FPGA, real-time AI/ML functiones cognosci possunt ad consummationem virtutis ultra-humilis Potentia consummatio tam humilis est quam 1mW ad 1W.
Figura 2. Sensus cancelli Studio ambitus designatio accelerat finem-ad-finem AI/ML exemplar disciplinae, verificationis, et compilatio. (Imago source: cancellos)
Cum sensAI 4.1 cancellos CertusPro-NX FPGA subeuntes productorum seriem, sensuum observantia valde etiam emendatus est. Praeter obiectum existentiae deprehensio et applicationes vestigandae, additae sunt etiam applicationes sicut real-time partitio plurium objectorum. SensAI 4.1 Solutio statuta includit retis neuralis updated compilator et etiam compatitur cum aliis suggestis discendi late adhibitis, incluso recentissimas versiones Caffe, Keras, TensorFlow et TensorFlow Lite.
Cores IP in sensAI cancellato 4.1 solutio posita includunt tria genera retis neuralis convolutionis (CNN) acceleratores-CNN, rhoncus Plus et jos Foedus-et machina coprocessoris jos. Rhoncus IP core permittit tincidunt ut varius late usus sit rhoncus ab aliis dimissi, ut Mobilenet v1/v2, Resent, SSD et VGG, vel customize exemplar rhoncus ut opus est. Sensus AI 4.1 accelerator rhoncus facultatibus parallelis processus utitur, memoriam distribuit et DSP facultates cancelli FPGAs ad faciliorem reddendam exsequendum potentiae AI consiliorum ultra-humilis. Core accelerator utitur logica programmabili FPGA ad efficiendum retiacula neural potentia humilis, inclusa retiacula neural binaria valde efficax (BNN), quae rhoncus cum potentia ultra-humilis consummatio in milliwatt range efficere potest.
Figura 3. Solutio sensibilis cancelli collectionis AI/ML machinas e cancello FPGA fundatas evolvere potest. (Imago source: cancellos)
cancellos sensAI 4.1 reference design
cancellos FPGAs programmabiles I/O praebent, quae configurari possunt ad varias signa interfacies electricas communiter adhibitas. sensorem valu. Societas etiam multos modulos IP duros et nucleos et molles nucleos praebet ad varias protocolla sensus communicationis sustinendas. Quia FPGAs longas utilitates significantes in fusione sensoriis habuere, consilium cancellorum sensAI 4.1 intendit ad simpliciorem progressionem AI/ML consequentiae functionum secundum multiplices sensores in ore retis machinis ac sensoriis fusione intelligentium percipere. In sensAI 4.1 Solutio collectionis multa exempla designationis referentia comprehendit, ostendens varias applicationis casus fusionis sensoris callidi, qui simul currere potest ut conscientiae situalis altissimae consequantur. Haec referat consilia includit:
• gestu deprehendatur
Haec relatio designationis IR imaginis sensorem utitur ad efficiendum AI-substructio rationis gestus deprehensio humili. Relatio consilium praebet institutionem datae copiae, scripta quae exerceri possunt cum instrumentis retis neuralis communibus adhibitis, et exemplar retis neuralis pro usoribus ad temperandum.
• Keyword deprehendatur
Haec relatio consilio utitur digital MEMS tortor ligula, ut continenter verba keywords deprehendat. Designatores altae discendi compages (ut Caffe, Tensorflow, vel Keras) uti possunt, ad praebendas formas formandas pone, ut verbi functiones ad systematis excitare possint. Consilium relativum includit informationem institutio- nem, scripta quae exerceri possunt utentes instrumenta retis neuralis communiter adhibita, et exemplar retis neuralis pro usoribus ad temperandum.
• Face Deprehensio
Haec relatio designatio utitur sensoriis imaginis ad agnoscendum vultum rhoncus fundatum, et potest mutare datorum institutionem ad cognoscendas alia genera scutorum.
• personas deprehensio
Haec relatio designationis CMOS imagine sensoriis utitur ad praesentiam hominum continenter deprehendendam. Ratio AI in hoc consilio fundata alta doctrinarum compage (qualia Caffe vel Tensorflow uti potest) ad exemplar praebens disciplinae ad inveniendum et ad quemlibet scopum usuris accommodatum uti potest. Consilium relativum includit neutrum retis exemplar, notitias formandas, et scripta quae instrumentis communibus utentes institui possunt.
• Target deprehensio, divisio, semita et computatio
Relatio designationis exempla praebet scopum deprehendendi, classificationis, tracking, numerandi. Integram consilium habet, incluso FPGA RTL pro cancellis tabularum evolutionis, retis neuralis exempla, exemplum datorum institutio, et renovatio scriptorum designatio et renovatio.
Communia et potentia network in ore applicationes ubi AI adhiberi possunt
Usura AI/ML algorithmi ad emendare operas plurium machinarum retis (ut robotarum autonomiae, activitatis environmentalis, et cameras securitatis video) manifestas utilitates habet, cum aliae rationes retis in ore machinis etiam inde prodesse possunt, sicut PCs et laptop. . Lattice cum sociis et clientibus laborat uti multi-modus, dolor sensor fusionis et AI/ML technologiae ut continue emendare experientiam PC/laptop utentium et signanter reducere vim operativam de laptop. In quibusdam applicationibus, altilium vita usque ad 28% crevit.
Quod features apparatu habere potentiale valorem?
Usus PCs et Laptopi intra 24 horas valde diversus est, et plerumque intensive in horis operantes interdiu adhibentur. Sed etiam per horas operantes, quietem status habebunt. Homines interdum frangunt et cibum meridie habent. His temporibus plerumque computatorium currendum custodiunt ut non claudantur variae applicationes quas aperiunt.
Coniunge AI/ML analysis et decernendi cum sensoriis computatrum (cameras et microphones) ad fusionem acri sensorem consequendam, permittens PCs vel laptop perspiciendi ambitum ambientis decernendi quando averte ostentationem et CPU et quando dare Illi rursus Lorem.
Simplicissimus usus deprehendendi praesentiae computatorium claudit cum nemo circum est. Cum user abest a screen diu, attentio functionis investigationis obscurare potest velum computatorium et modum movere humilis potentiae. Vis humilis, parva magnitudo FPGA quae centrum sensoris captiosi agit input a sensoriis computatoriis potest accipere, et tunc discernere utra elementa ad virtutem secundum statum suppleant.
Solve secretum et securitatem quaestiones
Similiter hae functiones etiam secretum et securitatem totius computer augere possunt. Computatrum aedificatum in colloquio camerae adhiberi potest ad monitor curriculum post utentis et deprehendere num quis ab tergo umeris usoris emineat. Si computatrale ad intimitatem tuendam configuratur, cum aliquis post usorem authenticum suspectus est se in screen computatrum prospiciendi, admonere potest utentis admoneat atque etiam sponte velamentum obscurat. Animadvertendum est, his solutionibus, omnes notitias consequentiae localiter in FPGA reponendas esse. Solus metadata ad SoC transit, quae adhuc secretum auget et securitatem meliorat.
Optimize usuario
AI/ML functiones altiore usuum computatrorum experientias augere possunt. Exempli gratia, AI/ML-fundatur munus inspicientis facialis uti potest solutione altiori constructi-in video colloquio camera ad segetem et centrum usoris avatar, meliorem imaginem praebens pro colloquio video. Participes etiam in conventu movere possunt dum imagines eorum sitas manent. Similiter gestus cognitio non-contactus operationis facultates laptops vel PCs vel quaslibet alias machinas video-dispositas addere potest.
assistentiae sanitariae
Multae societates nunc declarant se salutem conductorum suorum tueri velle. AI/ML functiones perceptionis fundatae adiuvare possunt iniurias repetitas accentus per pop-monumationes et alia mensuras vitandas, et sensoriis computatoriis utere ut conductores actu datas ceteras commendationes susceperint.
AI/ML applicationes adhiberi etiam possunt ad detectionem usoris positionem, quod aliud momentum esse potest quod iniurias repetitas accentus causant. Haec lineamenta sensui activae utentes feedback adhiberi possunt ad applicationes sanitatis explicandas, quod insigniter melius est quam simplices recordationes sincere in inceptis adhibitae, et efficaciter cum iniuriis laboris relatas agere possunt.
Omnes hae functiones per AI/ML peractae adiuvare possunt supplementum PCs et laptops creare, qui ad emptores corporatos gratiores sunt, et haec omnia functiones per sensum AI 4.1 collectionis solutionis et collectionis solutionis sensibilium FPGAs Features consequi possunt.
Usus huius generis FPGA superat functionem iconicam FPGA evolutionis diu-sensoris connexionis et fusionis, ac matura AI/ML algorithms fundata, sensorem insignem analysim ac decisionem functiones faciendi addit. Additio AI/ML facit FPGA ratio moderatrix humilis potentiae quae munera systematis administrare potest, experientiam usoris augere, et altilium vitam valde dilatare minuendo altiore systematis potentiae operantis consumptionem.
Conclusio: Ingens mercatum ex ore retis billions machinis adhuc evolvendis
Cum multiplici serie productorum humilium potentia FPGA et collectione sensAI 4.1 solutionum quae harum productorum seriem sustinent, cancellus committitur ut technologiae AI/ML technologiae billions de ore retis machinis committatur. Ergo applicationes network ore sunt maxime potentiale target venalicium.
Secundum varias aestimationes, decem miliarda ex ore retis machinis necessaria sunt in lato mundi spatio ad usus necessarios magnorum nummorum fororum retis, quod valde venustum est pro FPGA negotiorum-scilicet haec scala est omni industria idoneus hoc modo. Solutatio cancelli sensAI 4.1 solutio statuta eiusque potentia humilis, series FPGA parva magnitudine directo applicationes et mercatus retis intendit. Sensus cancelli 4.1 Solutio collectionis est instrumentum evolutionis amet pro applicationibus retis, quod ratio electronica permittit ut flexibiles, applicationes speciales, FPGA dicentur AI/ML solutiones consequentiae variarum mercatus.