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組み込みAI 組み込みAIの前進への道 2021年4月、私はPrinted Circuit Design & Fabに記事を発表し、AIの未来は組み込みにあると宣言しました。簡単に言うと、私の見解は、組み込みシステムがエンドデバイスでAIの使用をより多く活用し、推論のためにクラウドプラットフォームやデータセンターに頼ることが少なくなるというものです。 疑いなく、私はAIの未来は依然として組み込みにあると信じていますが、思っていたチップセットやシステムアーキテクチャとは異なります。前の記事を書いた時点では、組み合わせ論理+順序論理がすべての計算問題を克服できるという考えにまだ固執していました。経験から、それが単純に不可能であることが示されました。 この見解は過去18か月間で確認されており、特に2022年に多くの新しいAIアクセラレータチップがリリースされたことを考えると、明らかです。PCBデザイナーやエンジニアにとって、これらのチップは標準インターフェースを介して設計に迅速にAI機能を追加するための優れたオプションです。通常、これらはPCIe Gen2またはそれ以上の速度のレーン、可能性としてはUSB経由、または低計算アクセラレータの場合はSPIのような遅いものを介してアクセスされます。チップは、通常の方法で配置してルーティングする標準パッケージ(クアッドまたはBGA)で提供されます。オンデバイスAIがどこから来て、次にどこへ向かっているのかを見るために、2022年にリリースされた最も興味深いAIアクセラレータのいくつかを紹介することにしました。 2022年のAIプロセッサリリース 世界がAIの世界に入った今、ハードウェア業界はソフトウェア業界に匹敵するために多くの地盤を築く必要があります。以下の表には、組み込みAIアプリケーションを対象とした新しい高度なプロセッサのいくつかがリストされています。 製品 組織 差別化要因 スパイキングニューラルネットワークチップ インド工科大学 超低消費電力 階層型学習プロセッサ Ceromorphic 代替トランジスタ構造 インテリジェントプロセッシングユニット(IPU)
Micropython Altium Designer Projects 継続的インテグレーションを使用したMicroPythonの開発とテストの自動化 「MicroPythonとRaspberry Pi Picoをはじめる」では、 Raspberry Pi PicoデバイスでMicroPythonをセットアップ、構成、実行する方法について説明しました。この記事では、そのプロセスを自動化し、継続的インテグレーション(CI)パイプラインに変換することに焦点を当てます。自動化をCIに移行すると、コミットをコードリポジトリにプッシュするたびにコードがテストされることが保証されます。 MicroPythonのコマンドと開発の自動化 MicroPythonとRaspberry Pi Picoデバイスを使い始める方法についてご説明したところで、 コード開発プロセスを自動化する方法についてもう少し探っていきたいと思います。 「MicroPythonとRaspberry Pi Picoをはじめる」 では、Raspberry Pi Picoデバイスのさまざまな機能セットを紹介するために、いくつかの異なるコマンドを実行しました。この記事では、スクリプトを使用してこれらの例の1つを自動化し、それをCIに配置する方法について説明します。まずは、ターミナルから実行した例を見てみましょう。 このコマンドにより、マシンインスタンス情報が提供されました。今回のケースでは: これは、RP2040チップを使用してRaspberry Pi