本编码的指南：对AI和自动学习的常见硬件类型和?

本文地址的文章摘要：在本文中，Digikey总结了AI字段和自动边缘学习中常用的硬件类型以及相应的开发套件。本文提供了四种主要类型硬件类型的详细列表：微控制器，单表计算机，专用和FPGA加速器，并在培训之前介绍了涵盖硬件平台，软件工具和模型的各种开发套件。本文重点介绍了硬件平台和开发套件合理选择在Edge AI和自动学习的开发中的重要作用，从而为相关领域的开发人员和研究人员提供了宝贵的参考。边缘AI和机器学习计算主要在设备的边缘执行，这需要实时数据处理和有限的资源来快速决策。因此，硬件类型有自己的特殊需求，并具有相应的开发套件在市场上可用。本文详细介绍了用于学习AI和自动边缘学习的硬件和开发套件的类型，帮助开发人员选择正确的硬件平台和开发工具并加速开发过程。公共边缘AI和AI自动学习硬件以及自动学习的使用包括微控制器（MCU），单板计算机（SBC），专用加速器，可编程逻辑现场矩阵（FPGA）。实时和简单推理任务，例如传感器数据处理和边缘设备控制。 ARM Cortex-M系列：例如，Cortex-M0/M3/M4/M7是一种微型磁盘，在行业中广泛使用。适用于集成系统和互联网设备（IOT）。 Cortex-M4和Cortex-M7指令承认AI基本推断的足够数字信号处理（DSP），可以应用于小规模自动学习推断，传感器数据程序SSING，设备控制等。 ESP32：由Espressif开发，蓝牙功能。为了识别语音和手势，并且物联网通常在应用程序，智能房屋，便携式设备等中找到。 RaspberryPipico：RP2040微控制器是Raspberry Pi碱基的第一个微控制器产品。您可以接纳Tensorflow Lite微控制器，并提供双核ARM Cortex-M0+，这使其适合于输入级别的Edge应用程序，例如基本自动学习推断，对IoT设备的控制等。 7录取系列RICO和DSP计算机资源，并承认使用Cube.AI工具实现微控制器AI模型。这通常用于工业自动化，医疗设备，物联网等。诸如智能可穿戴设备，传感器融合，远程监控之类的应用。 RENESASRA系列：承认Cortex-M Core核心，并提供了计算机功率的强大特征，而低能消耗适合Edge AI。这RX Renesas系列使用了Renas的专利核心，并针对有效的集成应用进行了优化，这使其适用于工业应用，智能城市，智能房屋等。 Texasintrunts的MSP430：以其超低能量消耗而闻名，适用于需要长期和电池能量的设备。 MSP430的计算机功率有限，但是可以作为罪恶融合，简单的边缘推理和低功率应用程序来处理自动学习的光线应用程序。蓝牙功能使开发物联网和便携式设备合适。它可用于手势识别，语音识别和简单的推理任务。这些微控制器由于低能消耗，易于开发以及与各种AI开发工具的兼容性而广泛用于AI领域和自动边缘学习。选择正确的微控制器时，应根据计算机需求，能量限制和AP进行考虑Plication数据处理要求。 2。单板计算机（SBC）单牌牌计算机是自动学习的复杂任务，可提供高计算机功能和各种适当的开发环境来处理CU和推理任务，承认高性能AI模型，并且足以适合工业自动化和边缘设备。 Raspberry Pi 4：单块牌匾最受欢迎的计算机之一。它具有ARM Cortex-72 64位处理器和多核处理功能。马科斯（Marcos）成为AI发展为Tensorflow Lite和Pytorch的发展。执行轻型自动学习模型。适用于图像识别，语音处理和智能的物联网设备。它可以用于小型物联网设备，智能房屋，AI-Adape应用程序等。 NVIDIA JETSON系列：在市场上非常受欢迎。其中，Jetson Nano针对配备128个中心Maxwell Nvidia GPU的IA输入级别应用程序，并接受Tensorflow，Pytorch和开发开发K它的NVIDIA（SDKS）深度学习软件。 Jetson Xavier NX具有384个CUDA核和48个适合需要有效推断的应用的张力核提供更大的计算机功率。 Jetsonorin适用于具有更强大GPU和AI加速功能的高级IA和Edge计算应用程序。 Jetson Nvidia系列可用于自动机器人，智能监视系统，医疗设备等。 Google Coral Development Board：Google Edge Edge TPU旨在有效的低功率应用。 TPU是专门用于加速深度学习推断的处理器。适用于Tensorflow Lite模型。它可以处理AI任务，例如图像分类和对象检测。它具有极低的能耗，可以应用于IoT设备，智能城市应用程序，图像和语音识别等。 BeagleBoneBlack：使用AM335X 1GHz ARM Cortex-A8处理器，可以允许Linux且高度可扩展。表演E是Raspberry Pino与Jetson系列一样好，但是代码硬件和软件支持胶体GO使其非常灵活。适合初学者和开发人员。它可以用于工业自动化，集成系统，智能城市应用程序等。这些单一的计算机适用于基于不同计算机功能，能源消耗要求和对IA开发框架的支持，适用于各种AI应用程序和自动边缘学习。选择单板计算机时，必须考虑资源和能源消耗的要求之类的因素。 3。专用轿车的专用加速器提供了专门设计的特殊硬件设备，以加速深度学习推断和其他AI的其他工作量。这些加速器减少了能耗并支持深度学习模型，同时显着改善了有效的信息，这使它们适用于在边缘设备中的高效率推断。 Google Edge TPU：专门为边缘设备设计的推理加速器可以有效地处理Tensorflow Lite模型，特别适合诸如图像识别和对象检测等任务。您可以承认对几个百万像素（顶部）进行1秒钟的计算，并且能耗非常低。适用于物联网设备和其他具有有限资源的应用程序，例如图像分类，语音识别和智能监视系统。为开发珊瑚USB加速器和珊瑚板的开发提供了套件，以轻松将Edge TPU集成到各种集成系统中。 NVIDIA JETSON系列：它专注于提供GPU加速度，这些加速度特别适用于Edge设备上的计算机计算。每个射流模块都配备了CUDA核和张力芯，以加速AI模型的推断。支持NVIDIA开发工具生态系统，包括Tensorrt，CUDA和深度学习SDK。它提供了复杂的深度学习模型，例如自主机器人，医学诊断，智能工厂和计算机密集型应用程序。它提供了Jetson Nano，Jetson Xavier NX和Jetson Orin的开发套件，该套件从入门级应用程序到高级应用程序提供了硬件。 Intel Movidius Myriad X：针对识别图像和其他AI推理任务的高度专用的视觉处理单元（VPU），已经集成了神经计算机发动机（NCE），可以加速深度学习推理并接受低功率应用。该VPU广泛用于无人机，智能摄像头和机器人，可用于识别对象，智能监视和计算机视觉应用的识别。它的开发套件Intel Neural Compute Stick 2是一个方便的USB加速器，它允许开发人员将无数X集成到集成系统中。 Xilinx AI（Vitis AI）发动机：这是Xilinx FPGA和AI引擎S高度灵活的推断的加速度，适用于高度可定制的应用程序方案，例如工业控制和自动驾驶。 Vitis AI开发平台针对Xilinx FPGA进行了优化，该平台可以加速各种神经网络模型，并提供极高的性能和灵活性。适用于自动驾驶，边缘计算和医疗图像。开发套件是Zynq Ultrascale+ MPSOC和ALVEO加速卡，可让您在各种有效的集成系统中实现AI模型。 Apple神经引擎（ANE）：使用专用于移动设备（例如iPhone和iPad）的AI加速器的加速性学习推断，以执行有效的本地模型，尤其是在iOS生态系统中。适用于增强现实（AR），图像处理和语音识别。 Apple ML开发套件的ML框架和Xcode开发环境非常适合开发人员开发移动应用程序NS并深入整合。 Kneron KL520：专为与设备接近的设备而设计的低功率IA的低功率支持深度学习推断的加速。适用于物联网和智能家居设备。它承认了各种神经网络，例如CNN和RNN，并针对低功率应用进行了优化。它可以应用于图像处理，智能相机和语音识别。 Kneron提供了多种模块和开发工具，使开发人员可以轻松整合AI的加速功能。华为：这是一种特定的加速芯片，可优化AI推断移动设备和边缘设备，尤其是在智能城市和自动驾驶等应用程序中。它可以提供低功率的有效推理功能，并接受各种神经网络框架。适用于智能城市，边缘计算和自动驾驶。基于上升。 310 Atlas 200开发模块是典型的边缘开发K它。这些专用的加速器根据其性能，能耗和应用要求提供了多种选择。 Edge AI和自动学习应用程序可以大大提高推理速度，减少计算机资源的消耗以及在各种硬件和软件环境中的PropementNar灵活开发支持。选择正确的AI加速器取决于特定的应用程序要求，例如计算性能，能耗和目标平台的局限性。 4. Edgeai和自动学习应用程序FPGA，FPGA（可编程现场矩阵）提供灵活的可配置硬件加速功能，特别适合需要推断有效的边缘上边缘的应用，这允许实时处理数据。与GPU和专用加速器不同，FPGA可以根据特定任务优化硬件级别，该任务达到低潜伏期D高能效关系。 Edge AI计算Xilinx Zynq，Intel Stratix等中的常见fPGA。 Xilinxzynq和Versal Aserie Cap：Xilinx是FPGA市场中的L领导者之一，FPGA解决方案专门针对人工智能和自动学习应用，尤其是Zynq Ultrascale+ MPSOC+ MPSOC和ACAP CORSAL系列。 Xilinx FPGA提供了一个Vitis AI开发平台，该平台可以加速深度学习的推断并支持各种框架，例如Tensorflow和Caffe。 Zynq Ultrascale+ MPSOC将ARM处理器与可编程逻辑相结合，以提供适用于集成和边缘设备的灵活计算机平台。 Versal ACAP是一个自适应计算加速平台，将FPGA的灵活性与专用加速功能相结合，适用于有效的AI应用程序，例如自动驾驶，智能医疗保健，工业自动化和智能城市。开发工具包括vis微控制器的AI，lived and tensorflow Lite。英特尔Stratix Andarria系列：Intel将获得Alter，以进一步扩大其对FPGA领域的影响。 Intel FPGA（例如Arria和Stratix家族）已通过计算AI和边缘进行了优化。特别是，Intel OpenVino Tools Suite套件承认FPGA的推理加速度。 FPGA Arria 10 GX是中等至高的FPGA，可提供高效率和灵活性，适合有效的计算机应用。 Stratix 10系列适用于高级应用，并接受神经网络的复杂任务。 OpenVI承认，没有一组工具可以加速诸如Tensorflow和Caffe之类的模型的推理过程，并且可以应用于有效的边缘计算，深度学习推理，视觉处理和网络边缘应用程序。开发工具包括Intel OpenVino，Quartus Prime和Tensorflow Lite。 ecpserie 5和Ice40半导体的CAMBA：网络半导体的FPGA是D针对低功率和小型应用程序，尤其是对于ECP5和ICE40系列，适用于Edge AI设备和物联网应用程序。 ICE40 Ultrplus是一种超低功率FPGA，用于物联网设备，智能家居应用以及需要极低能源消耗的更多功能。 ECP5系列接受了加速神经元网络的推断，适用于边缘设备，并与Tensorflow Lite集成，这是一种适当的微控制器，用于推断小型自动学习模型，例如对IoT设备，笔记本电脑和边缘设备的AI推断。开发工具包括网络钻石，辐射和张量流灯。 Quicki QuickLogic平台：QuickLogic FPGA以低能消耗而闻名，尤其是对于AI和Edge推断。 QuickAi平台在为边缘设备提供灵活的加速度解决方案方面进行了镜面化。基于低功率FPGA，Quickai开发平台可以加速神经元网络的推断在边缘设备中，接纳物联网和智能传感器。它承认神经网络的加速度，并允许在有限的能量设备上进行有效的计算。适用于智能传感器，智能房屋和工业互联网。开发工具包括QuickLogic开发套件和Sensiml工具集。 Polarfire Microchip系列：Microchip FPGA（以前的Microsemi）提供了低的安全溶液，尤其是Polarfire系列，适用于AI应用和深度学习。 Polarfire FPGA是低功率和高安全性FPGA，当能耗降低时，可以实现有效的推断。我们将支持开源工具，例如OpenVino和TensorFlow LiteTe。它用于加速AI应用，例如工业自动化，智能医疗设备和边缘设备。开发工具包括Libero SoC和Soc Polarfire的开发套件。 FPGA可以根据不同的模型和应用程序高度个性化AI的ns，适合在不同情况下专门专用的加速任务，并且具有灵活性，并且在FPGA的硬件级别上的并行性功能允许非常低的延迟，这在实时推断中尤其重要，并且具有高度的性能与关系关系的高性能。 FPGA具有高度适应性的功能，可以灵活地满足各种应用需求，适用于各种边缘应用方案，从物联网设备到通知平台的阁楼。必须根据应用程序要求，资源限制和消费消费注意事项来选择正确的FPGA平台。 Common Edge AI和自动学习开发套件，开发套件，在Edge Auto和自动学习领域中，帮助开发人员快速设计，测试和实现AI的解决方案。这些开发套件通常包括硬件平台，软件工具和以前训练用于SIM的模型结合开发过程。以下是典型的AI开发套件和自动学习。 1。代理水平开发套件arduino nano 33 ble Sense这种开发在Arduino中提供了多种传感器。 Arduino Sense Nano 33 BLE使用带有256 kb SRAM内存的主要32位Cortex-M4位处理器，以及倾斜的传感器倾斜的传感器，旋转速度计，陀螺仪，陀螺仪，磁力计，温度计，气压仪，气压仪，高grome和光传感器。开发人员通过Arduino IDE在开发板上实施Tensorflow Lite模型，以涉及智能检测设备，图像分类，语音识别，手势识别，环境监测和更多功能等应用。 2。由半导体NXP推出的新一代低功率微控制器系列的MCX中级开发试剂盒N MicroControllers是专门为物联网，智能房屋，工业管理等应用而设计的。这个系列具有强大的处理性能，能源效率特征并接受安全特性，这使其非常适合AI和集成的Edge计算机科学。 MCX N系列微控制器非常有效，具体取决于皮质-M33 ARM核，它们支持计算机浮点和DSP扩展。低功率设计适用于电池应用。适用于所有类型的应用程序，例如I2C，SPI，UART，CAN。 MCX N系列开发套件包括NXP MCX N1110-EVK开发委员会，NXP MCX开发委员会N1040-EVK和NXP MCX N9XX-EVK开发委员会。开发环境和工具包括用于安全工具的软件支持，例如Mcuxpresso IDE，McUxPresso SDK以及安全工具，例如安全工具，例如安全工具，例如安全工具，例如安全工具。 WIO终端工作室DE SEED推出了一个基于ATSAMD51核设计的多功能开发套件学习，边缘和集成系统。它是一个开发平台，结合了各种传感器，监视器和无线通信模块，适用于快速原型和Smart应用程序的打击。 WIO终端的中央处理器是基于ARM Cortex-M4F体系结构的ATSAMD51P19，其主要频率高达120 MHz，并接受了浮点的计算，具有192 KB RAM和4 MB的闪光灯内存。它具有带有320x240分辨率的2.4英寸LCD TFT屏幕，因此很方便地实时查看数据和图形接口。它有助于监视和感知环境。插入方便的环境光传感器，加速度计，温度和湿度传感器，并接收适用于物联网和无线连接应用的Wi-Fi和蓝牙模块。 WIO终端提供了各种I/O接口，包括40台GPPO，I2C，SPI，UART接口等等，以促进其他传感器和其他传感器的外部连接模块。 Arduino和Micopython承认了AI和Learnerautomatic Zaje的发育的Lite和Tensorflow边缘的冲动。 Seed Studio Xiao ESP32S3 Sense是一个非常小的开发套件，专为Edge AI和Mintern设计。集成了ESP32-S3芯片，并提供了强大的计算机功率和各种传感器，这使其非常适合物联网应用程序和AI开发人员。开发套件的尺寸很小，能耗低，高效率，可以接受Wi-Fi和蓝牙的双向通信，并且具有加速度。中央处理器使用ESP32-S3。这是32个双核位的Xtensa LX7处理器，其关键频率高达240 MHz。它结合了接纳向量指令集的加速器。它已通过操纵AI模型来提高推理效率进行了优化。内存为512 kb sram，允许外部8 MB PSRAM，并允许Wi-Fi 802.11 b/g/n和蓝牙5.0 LE，一个集成的6轴IMU陀螺仪，加速度计和PDM麦克风。 Tensorflow Lite。 Raspberry Pi 4 Model B是由Raspberry Pi Foundation推出的单个绩效服务计算机，该计算机为教育，物联网，集成系统和边缘计算机应用而设计。该开发板具有更快的处理器，更多的内存和更丰富的界面。目前，是Raspberry Pi系列中最强大的模型，适合学习。从研究到工业应用，都有多种情况。 Raspberry Pi 4 Model B处理器使用BroadCom BCM2711处理器，Cortex-A72（ARMV8）64位四核ARM处理器，主要频率为1.5GHz，并提供多个内存选项，包括2GB，4GB，4GB和8GB LPDDR4 SDRAM。两个Micro-HDMI端口。它支持4KP60分辨率，船上的千兆以太网，接收2.4GHz和5 GHz双带Wi-Fi Wi-Fi 802.11ac and Bluetooth 5.0，提供2 USB 3.0和2 USB 2.0端口D外围连通性。外围设备，模块和传感器足以创建原型和开发。为了开发，它承认了Raspberry Pi操作系统的官方操作系统以及各种操作系统，包括Ubuntu开发环境，Windows 10 IoT，Python和Tensorflow Lite。 3。Max78000高级开发套件是由Maxim Integrated（现为模拟设备）启动的，以评估Max78000微控制器。 Max78000是AI的微控制器，设计用于处理低功率神经元网络，并将Corex-M4F ARM核心与专用的神经元网络加速器集成在一起。 Max78000评估板配备了专用的神经元网络加速器，该加速器允许多个神经元网络（例如CNN）有效地执行具有超低能量消耗的AI的推理工作负载，具有512 kb的SRAM和2 M.B闪光灯。就像Tensorflow Lite和Pytorch生成的模型一样RE是一种特殊的工具，可以接收SDK Max78000，并将这些型号变成可以运行Max78000的格式。此外，还提供GCC编译工具链和Maxim IDE。我们支持它。这适合专业开发人员。 STM32F7发现评估板是由STMicroelectronics启动的强大开发板，旨在基于STM32F7系列的微控制器的开发和创建原型。 STM32F7系列的微控制器取决于Corex-M7 ARM核的高性能，适合在互联网领域，工业控制，多媒体处理和集成系统中使用。评估委员会配备了STM32F746NGH，该STM32F746NGH运行高达216 MHz，6 MicroController提供了功能强大的Potentia计算机科学，具有1 MB和340 KB SRAM的闪存，满足了大多数集成应用的内存需求。配备了TFT TFT TFT TFT屏幕4.3英寸（ResoluTion 480x272），板上的数字MEMS数字麦克风，音频编解码器，耳机进气口，集成以太网界面以及对有线网络通信的支持。开发可以接受STM32Cubemx ST，STM32Cubef7和Freertos以及其他Real -Time（RTO）SELTIES SELTIES SETET -TIME（RTO）配置工具，适合多立法应用程序方案。 Discovery STM32F7评估委员会支持各种开发环境，包括STM32Cubide，Keil MDK和集成工作的集成IAR。板上屏幕和触觉面板支持TouchGFX开发集成的GUI应用程序。 4。专家开发Kit Nvidia Jetson Nano Development Kit是一个低功率开发平台，专门设计用于应用程序集成的人工智能NES NES，足以为AI的有效推理设备和对设备进行深入学习的有效推理设备。该开发套件可提供高性能的GPU计算机功能，接收深度学习框架，例如Tensorflow和Pytorch，ProviD物联网，机器人，自主和智能设备。船上的Maxwell NVIDIA GPU具有128个CUDA核，一种Cortex-A57四核64位和4 GB RAM LPDDR4的处理器。它支持microSD卡插槽，例如主存储设备。它具有广泛的接口，包括USB 3.0，HDMI，DisplayPort，CSI Chamber接口，GPIO，I2C，SPI等以及Gigabit以太网接口。该软件接纳了NVIDIA JETPACK SDK，接受了常用的深度学习框架，例如Tensorflow，Pytorch，咖啡，MXNET，并接纳了Video的编码和解码功能。 Himax WE-I Plus评估委员会是一个针对适合资源有限的环境中IA任务的边缘应用程序的开发委员会。该开发委员会设计用于集成的低功率系统，可以执行特别适合实时数据处理的自动学习模型和电池设备中的推荐。 himax we-i加评估ARD主要用于需要低能消耗的应用程序，例如物联网，智能家居和便携式设备。 Himax WE-I Plus评估板介绍了HEMAX HX6537-A SOC，这是一种低功耗处理器，旨在使用AIM，并提供512 KB SRAM和2 MB的合并加速器。闪存，多个传感器集成到板中，专门为带电池的设备（包括加速器，陀螺仪，数字麦克风等）设计。该软件为HIMAX SDK支持微控制器和TensorFlow Lite。 RISC-V架构提供了一个灵活的开发环境，并使您可以充分利用其在船上的硬件资源来推断AI。 5。除了上述开发套件外，其他产品还包括SparkFun Edge开发量张力型开发板，例如NT板，AdeFruit Tensorflow Lite Lite套件，Micro V2，Micro V2，Micro V2，NRF52840 DK，FPGA BOARDS等。 deveXilinx KRIAK KV260 Xilinx KV260 Vision AI入门套件的Lopment委员会，用于华为Atlas 200开发模块，FPGA体系结构。有许多不同类型的产品，使开发人员可以提供多种选择。以前的共同开发套件涵盖了广泛的集成应用程序，从小型物联网节点，低功率设备高性能多媒体相当和自动学习系统。无论是需要轻度的IoT检测应用程序还是高性能AI推理工作，开发人员都可以为其需求选择适当的开发板。在当前快速开发的技术环境中的结论，自动学习硬件和开发套件的优势和类型受到人们的赞赏。这些技术不仅提高了数据处理效率，还可以降低潜伏期和带宽的消耗，从而使智能应用程序更加灵活和高效。从微型微控制器到希格H-性能GPU加速平台，各种开发套件提供了多种选择，以适应不同的需求和应用程序方案。这些开发套件中的广泛应用涵盖了CO AreaMot，智能城市，智能房屋，计算机视觉等等，从而使Edge Computer Science能够。随着技术的进步，未来的硬件将更多地关注低功率特征，高效且易于发展，进一步促进边缘和自动学习的发展。无论是初学者还是专业开发人员，选择硬件平台，适当的开发套件将为创新提供强大的支持，并在更高层面上促进智能技术的发展。此外，您还可以将其他演讲咨询有关人工智能和自动学习和边缘AI的概念和应用，以及有关软件开发环境应用和集成的特征的文章自动学习。将来，我们将专注于优势和自动学习。我们将显示更多的传感器产品。维护剃须。您也可以单击此Digikey网站以获取有关Edgeai的更多信息。技术和专业解决方案。