Thursday, October 18, 2018

ETA COMPUTE MELANCARKAN PLATFORM PEMBELAJARAN MESIN DENGAN PENGGUNAAN KUASA ULTRA-RENDAH UNTUK PERANTI PINGGIR

Dipamerkan di Arm TechCon, syarikat akan mendemonstrasikan pembelajaran kepintaran buatan termasuk berautonomi terbaru.

WESTLAKE VILLAGE, California, 17 Okt (Bernama-GLOBE NEWSWIRE) -- Eta Compute Inc., sebuah syarikat yang bertujuan untuk memberikan pembelajaran mesin ke peranti mudah alih dan pinggir menggunakan platform barunya yang canggih, hari ini mengumumkan ketersediaan SoC pembelajaran mesin terbaru yang menyertakan pembelajaran berautonomi. Dinamakan sebagai TENSAI®, produk terkini ini melakukan pengelasan imej, penampakan kata kunci dan pengesanan perkataan bangun yang mentakrifkan semula standard untuk penyelesaian terbenam kuasa ultra-rendah.

“Saya tahu pembelajaran mesin pada cip yang kecil dan dikuasakan oleh bateri yang murah akan muncul”, ujar Pete Warden, Ketua Teknikal Google di TensorFlow. Ini akan membuka laluan untuk beberapa aplikasi baru yang hebat”.

Cip TENSAI menyertakan logik tidak sensitif tundaan Eta Compute generasi ketiga yang mendayakan produk untuk beroperasi sepenuhnya pada bekalan voltan paling terendah yang menghasilkan penggunaan kuasa terendah.

Ciri unik lain SoC termasuk:
- Kernel sendiri Eta Compute untuk rangkaian neural pepaku (SNN) dan CNN mengurangkan operasi dan menurunkan penggunaan kuasa
- Pembelajaran Berautonomi percakapan, imej dan data lain yang pengelasan muncul pada data tanpa label membolehkan kemajuan dalam bidang pengesanan anomali yang meluas pada sistem yang mod kegagalan tidak diketahui atau sukar diperoleh
- Aplikasi pengelasan imej menggunakan hanya 0.4mJ setiap gambar, pengurangan kuasa sebanyak 30X berbanding hasil terkini yang diterbitkan
- Aplikasi perkataan bangun sentiasa aktif yang menggunakan 500uA semasa pengelasan atau 50uA semasa inap memenuhi keperluan tegas bagi peralatan elektronik yang boleh dipakai dan berkuasa bateri

http://mrem.bernama.com/mrembm/viewsm.php?idm=11509

No comments:

Post a Comment