ラティスブログ

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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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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Distributed-Heterogeneous-Processing

分散型異種処理によりFPGA向けの新しいアプリケーションが実現

Posted 12/20/2016 by Abdullah Raouf

ますます増える低コストセンサ、高性能のI/Oインターフェースへの移行、そして“オールウェイズオン、オールウェイズアウェア”機能への需要はすべて、バッテリ駆動のモバイルデバイスの設計者にとって困難になっています。電話やドローン、ウェアラブルや産業機器まであらゆるものを構築しているエンジニアも同じ問題に直面しています。顧客のニーズである、より長いバッテリー寿命を実現するためにシステム電力を削減しながら、どのようにして短時間で大容量のデータを処理することができるでしょうか?

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