最先端の機械学習の民主化の時代
ABI Researchのホワイトペーパーで、エッジMLプロジェクトに最適な処理ソリューションを選択する際に、開発者が考慮する必要がある5つの主要な要素を紹介します。
お客様の素早い設計とより早い製品化を実現する、技術情報と専門知識をご紹介します。
NXP® eIQ® ML(機械学習)ソフトウェア開発環境では、i.MX RTクロスオーバーMCU、i.MXファミリ・アプリケーション・プロセッサなどのNXP EdgeVerse™ MicrocontrollerおよびマイクロプロセッサでMLアルゴリズムを使用できます。eIQ MLソフトウェアには、eIQ Toolkitと呼ばれるMLワークフロー・ツールと、推論エンジン、ニューラル・ネットワーク・コンパイラ、最適化されたライブラリが含されています。このソフトウェアは、オープンソースと独自のテクノロジを活用し、MCUXpresso SDKとYocto開発環境に完全に統合されているため、完全なシステムレベルのアプリケーションを簡単に開発できます。
完全で使いやすいバンドルで提供され、ドライバ、ミドルウェア、通信スタック、サンプルアプリケーションの組み合わせ、包括的なガイドとトレーニング資料を提供します。
プラットフォームに最適化されたランタイム推論エンジンで、リソースに制約のあるデバイスのコードサイズをコンパクトにします。
eIQ対応デバイス:
i.MX RT1050、 i.MX RT1060、 i.MX RT1064、 i.MX RT1160、 i.MX RT1170、 、
TensorFlowよりも高速で小さいTensorFlow Liteは、オープンソースライブラリを使用して、低レイテンシで小さいバイナリサイズでエッジでの推論を可能にします。
eIQ対応デバイス:
i.MX 8M Plus、 i.MX 8M、 i.MX 8M Nano、 i.MX 8M Nano UL、 i.MX 8M Mini。
TensorFlowよりも高速で小型のTF Microは、リソースに制約のあるデバイス上で機械学習モデルを実行するために最適化されています。
eIQ対応デバイス:
i.MX RT500、 i.MX RT600、 i.MX RT1050、 i.MX RT1060、 i.MX RT1064、 MX 8Mプラス
ニューラルネットワークをオブジェクトファイルに変換し、その後バイナリイメージに変換することによって、パフォーマンスの向上とメモリフットプリントの削減を可能にする機械学習コンパイラ。
eIQ対応デバイス:
i.MX RT600、 i.MX RT1050、 i.MX RT1060、 i.MX RT1064、 i.MX RT1160、
クロスプラットフォームの推論とトレーニングMLアクセラレータ。
eIQ対応デバイス:
i.MX 8M Plus、 i.MX 8M、 i.MX 8M Nano、 i.MX 8M Nano UL、 i.MX 8M Mini。
オンライン・セミナ
Arcturus、Arm、Siemens、Synopsysによるウェビナーのレコーディングをご覧いただき、IPコア、SoC、OS、アルゴリズム、ソフトウェアアプリケーションからエッジAIソリューションを構築し、セキュリティを確保する方法をご確認ください。
i.MX RT1060とTensorFlow Liteモデルを使用したラベル識別のための画像認識。
NXPのeIQ Machine Learningソフトウェア開発プラットフォームは、初心者からML専門家まで、あらゆるレベルの開発者に対して最先端の機械学習を可能にします。® NN (オブジェクト検出アクセラレーション)
eIQ Auto Deep Learning (DL)ツールキットを使用すると、開発者はDLアルゴリズムをアプリケーションに導入し、自動車規格を満たし続けることができます。
ABI Researchのホワイトペーパーで、エッジMLプロジェクトに最適な処理ソリューションを選択する際に、開発者が考慮する必要がある5つの主要な要素を紹介します。
このアプリケーションノートでは、i.MX RT MCU、MCUXpresso SDK、およびeIQテクノロジを使用したディープラーニングを通じた組込みシステムでの手書き数字認識に焦点を当てています。
eIQソフトウェアは、推論エンジン、ニューラルネットワークコンパイラ、最適化されたライブラリ、およびオープンソース技術を活用して、エッジノードでのAIとMLの実現を可能にします。