ラティスブログ

Microsoft Hackathon 2019

sensAI が Microsoft ハッカソン 2019 で AI イノベーションをサポート

Posted 09/11/2019 by Abdullah Raouf

ラティスセミコンダクターは、2019年に開催された Microsoft社内の大規模なハッカソンイベントの一部、Microsoft Sensors Hack のスポンサーになりました。Microsoft のメンバーはスマートビジョンシステム開発用の Lattice sensAI ソリューションを活用して AI およびセンサーの活用方法を開発しました。

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Consumer News from Lattice

ラティスからの最新コンスーマ向けニュース

Posted 07/31/2019 by Lattice Semiconductor

ラティスからの最新コンスーマ向けニュース: ラティス sensAI さらなる高性能をエッジアプリケーションへ、RadiantのIPとリファレンスデザイン、Embedded Vision Summitからの最新のビデオデモンストレーション、sensAI の受賞歴と記者からのコメント

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Watch the Lattice sensAI Solutions Stack Deliver Low Power Smart Vision to the Edge

sensAI がエッジ・アプリケーションで実現可能な低消費電力スマートビジョンを見てみましょう

Posted 07/10/2019 by Hussein Osman

もし Embedded Vision Summit 2019 に訪れることがきなかったのであれば、ここでラティスの最新 sensAI のデモとエッジ・アプリケーションで実現可能なスマートビジョンをチェックしてください!

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sensAI 2.0 Blog

ラティスのsensAIがエッジのスマートIoTデバイス向けに 10倍の性能向上を実現

Posted 05/20/2019 by Hussein Osman

1年前、当社はラティスsensAIソリューションスタックを発売しました。それらか、エッジにおけるAIへのニーズは増え続けています。Tractica社の統計によると、2020年までにエッジベースのAIチップセットは516億米ドルに達すると予測されています(これはクラウドベースAIチップの予想収益の3倍以上です)。どうしてエッジでのAI対応が可能なチップに注目が集まっているのでしょうか?

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Architecting Low Power AI

AI内蔵デバイス向けシステムアーキテクチャの選択肢

Posted 11/14/2018 by Deepak Boppana

どれだけ頻繁に、低消費電力が成功を左右する要因となるでしょうか?オールウェイズオンのエッジデバイスでAI推論向けのソリューションを設計するときは必ず、消費電力はミリワットで計測できる必要があります。考えてみてください。エッジのAIが近い将来、すべての場所で現実世界の問題を解決します。

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Home is where AI is

スマートホームの時代へ

Posted 09/04/2018 by Hussein Osman

Siri、アレクサ、Google Homeや似た製品がほとんどの家で使われる日もそう遠くはないでしょう。すでにその3つ全てを活用している人も多くいます。日々追加される自宅のリビングへの高精度なAIの普及は、想像し、概念化され、革新し、実験する人間の姿をよく表しています。

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Mobile-Influenced FPGAs Going Broad

モバイルに派生したFPGAが幅広く展開へ

Posted 04/17/2018 by Hussein Osman

インテリジェントエッジソリューションの実装の複雑さは、様々なアプリケーションで新旧インターフェースを備えたデバイスへの適応など、多くの課題を生み出しています。また、多くのアプリケーションでは、低消費電力・低コストで、処理データの収集ができる計算エンジンを必要とします。

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Form Follows Function – Selecting the Best Lattice FPGA

形態は機能に従う-最高のラティスFPGAを選択

Posted 04/03/2018 by Gordon Hands

『19世紀の建築家がFPGAと何の関係が?』と思った人も多いでしょう。その理由を説明します。多くのシステム設計者が直面している重要な決定は、どのFPGAファミリを次のプロジェクトで使うかということです。ラティスは現在、FPGAの4つのクラスを発売しています。iCE、ECP、MachそしてCrossLinkです。

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Implementation of Artificial Neural Networks at the Edge

エッジにおける人工ニューラルネットワークの実装

Posted 07/05/2017 by Hussein Osman

侵入者とあなたの近所の犬を見分けられる個人のセキュリティシステムや、部屋をスキャンして誰もいないときは自動的に電源を消すスマートTV、法医学的な分析や犯罪が起こる前に怪しい行動を見極められるカメラを想像してください。エッジにおける人工ニューラルネットワーク向けのアプリケーションは無限にあります。アイディアを考えるのは簡単ですが、実際に実装するのは容易なことではありません。

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When Less is More: How Signal Aggregation Can Simplify Your Design

信号集約が設計を簡素化します

Posted 02/28/2017 by Abdullah Raouf

モバイル設計者になるのは簡単なことではありません。新しくて魅力的な機能が発見されたときはいつでも、その新しい要素を既存の“混雑した”設計に実装するか判断するのは彼らの手にかかっています。スマートフォンとオールウェイズオンの監視機能を例にみてみましょう。オールウェイズオンで、コンテクストアウェアに対応するために設計者が搭載する全てのセンサは常にアプリケーションプロセッサ(AP)にデータを送信し続けなくてはなりません。

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