AIといえば、PCやGPGPU(General Purpose GPU)が必須。それは少し前の常識。
今では指先大のプロセッサ、マイコン1つでAIを実装できる時代です。
クラウドに依存せず、リアルタイム処理・低遅延・高セキュリティを実現できるのがエッジAIの強み。
NXPはマイコンからプロセッサまで、NPUを搭載した幅広いハードウェアを展開しています。コスト・消費電力・セキュリティ・オフライン接続といった組み込み機器ならではの制約をクリアしながら家電製品・産業機器・自動車の中でしっかりと機能します。
エッジAI - 組み込み機器にAIを実装
エッジAI - 組み込み機器にAIを実装
AIは、もっと手の届くところに。
実用的なコストと消費電力で組み込み機器にAIを実装
組み込み機器へのAI/ML導入にお困りではありませんか？
このブログではAI/ML導入にあたり直面する4つの課題にフォーカスし、それらをNXPが提供する無償のAIソフトウェア開発環境eIQがどのように解決するかを紹介しています。ブログを読む
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LLM(大規模言語モデル)を組み込み機器に
eIQに新たに追加されたGenAI FlowではRAGを取り入れた環境を提供し、組み込み機器へのLLM実装のハードルを下げます。
最適なデバイス： -
AI画像認識 – カメラを用いた顔認識、物体認識を低消費電力で
i.MX 8M Plusでは約30fpsの物体認識を2.0W以下で実現。eIQ Portalではお客様がご準備されたモデル(BYOM)・データ(BYOD)をそのまま使えます。
ファクトシート：i.MX 8M Plus を知る
アプリケーション・ノート：i.MX 8M Plus の消費電力
最適なデバイス：
時系列センサデータで故障検知、予知保全
eIQ Time Series Studio(TSS)を使用すると異常検出のみならず、分類、回帰/予測を行う機械学習モデルをGUIベースで開発可能です。ブログ：eIQ Time Series Studio(時系列モデル開発ツール)の概要と使い方
eIQ Toolkit
上記で説明したeIQ GenAI Flow, eIQ Portal, eIQ Time Series Studioが含まれるAIソフトウェア開発環境です
NXP ウェビナー
エッジAIに関するオンデマンド・ウェビナーのご紹介。ご視聴にはMyNXPへのご登録が必要です
NXP i.MX 95プロセッサをベースにスクラッチで製品開発する方、SoM（システムオンモジュール）を用いて製品開発する方、ハードウェア開発は外部へ委託することを検討している方、いずれのかたにも役立つウェビナーになっております。ぜひ、検討を前に進めるきっかけにしてください。
Edge AIの業界動向や最新トレンド、そして生成AI/LLM/RAGの基礎知識と、組込み機器に最適なNXPのプロセッサを用いてどのような生成AI (LLM) システムが実現できるのか？i.MX 95アプリケーション・プロセッサをベースとしたデモンストレーションを交えてLLM開発・評価環境について解説します。
