消费电子

sensAI 2.0 Blog

Lattice sensAI Delivers 10x Performance Boost for AI on Edge Devices

Posted 05/20/2019 by Hussein Osman

A year ago we launched the Lattice sensAI solutions stack. Since then, the need for AI at the Edge has continued to grow. Consider this statistic from Tractica: by 2025 the market for Edge-based AI chipsets is forecasted to hit $51.6 billion (that’s over three times their forecasted revenues for cloud-based AI chips). Why all the interest in chips that support AI at the Edge?

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Embedded World 2019

莱迪思亮相2019 Embedded World,将AI推向网络边缘

Posted 03/07/2019 by Dirk Seidel

在上周举行的Embedded World展会上,纽伦堡展览中心人头攒动,到处可见人们热切谈论着AI等当今最热门的科技话题。嵌入式设计工程师们不停穿梭于会场,希望找到简单快速地将AI功能添加到未来产品中的方法。幸运的是,莱迪思半导体有他们想要的解决方案。

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Person Detection at sub 1 mWatt

轻松实现可靠的人员检测应用

Posted 01/11/2019 by Hussein Osman

随着智慧城市、智能家居和智能工厂的不断演化,越来越多的应用场景需要准确的人员侦测方案,不仅检测是否有人存在,还包括检测对象的位置和动作。在采用工业物联网/工业4.0技术的现代化工厂中,安全绝对是不可或缺的要素。

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Architecting Low Power AI

终端AI的系统架构选择

Posted 11/14/2018 by Deepak Boppana

低功耗特性何时才能成为致胜的决定因素?当然是在设计网络边缘设备上实时在线的AI推理解决方案时。在此情况下,功耗必须低至毫瓦级别。试想一下:网络边缘AI可以解决现实生活中的各种问题,它将变得无处不在。

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Use FPGAs to Optimize Always-on, Inferencing Applications

使用FPGA优化实时在线的推理应用

Posted 10/08/2018 by Deepak Bopanna

新一代基于AI的网络边缘计算应用需要满足广泛的性能要求。那么开发人员如何构建功耗低、尺寸小、成本低而又不影响性能的网络边缘解决方案呢?

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Home is where AI is

有AI,才有家

Posted 09/04/2018 by Hussein Osman

在不久的将来,大多数家庭都将拥有Siri、Alexa和Google Home和其他类似的智能家居设备。而很多家庭这三样统统都有了。接纳如此复杂的人工智能系统作为日常居家生活的一部分,正是人们想象、构思、创新、实验……

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Meeting Demand for More Intelligence at the Edge

满足网络边缘日益增长的智能需求

Posted 08/21/2018 by Deepak Boppana

近几十年来系统设计的处理器拓扑结构不断演化,从集中式架构转变为分布式架构,而后又回归集中式,如此反复,旨在寻找最为理想的解决方案。

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AI / Machine Learning

莱迪思sensAI推理技术集合缩短网络边缘应用上市时间

Posted 06/12/2018 by Deepak Boppana

全新技术有望将机器学习推理加速部署至大众市场低功耗物联网应用

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VIP - Designing Embedded Vision: It’s That Easy

嵌入式视觉设计:就是如此简单

Posted 05/24/2018 by Dirk Seidel

在追求快速上市、压缩开发时间和成本的道路上,电子设计的快速原型开发已成趋势。为此,设计工程师需要复用现有的软硬件模块。视觉技术的问世使得情况愈发复杂,因为很多设计工程师从未有过嵌入式视觉设计的经验!面对如此难题,汽车、工业和消费电子领域的设计工程师苦苦寻求能助他们一臂之力的解决方案。

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Mobile-Influenced FPGAs Going Broad

移动FPGA舞台愈发广阔

Posted 04/17/2018 by Hussein Osman

智能网络边缘解决方案实施起来非常复杂,为设计工程师带来诸多挑战,比如在各类应用中实现新接口和传统接口的互连。比如,有的应用要求计算引擎能够以低功耗、低成本收集并处理数据。

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