高集積プロセッサを活用すると、効率的なエッジ AI システムを設計可能

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自動化の拡大は、工場の作業場から建物の玄関まで進められています。

概要

概要このホワイト・ペーパーは、効率的なエッジ AI (人工知能) システムを製作するための要件と、異種アーキテクチャやスケーラブル AI の性能を活用して、ビジョン AI プロセッサが性能を最適化する方法について説明します。

1 エッジ側での AI の定義	エッジ側での人工知能の定義。エッジ AI 処理は、さまざまな種類のシステムで活用できます。
2 効率的なエッジ AI システムとは。	実用的なエッジ AI システムとは。どのアーキテクチャとコアが、システムに必要なタスクを最も的確に完了するかを検討します。
3 テキサス・インスツルメンツのビジョン・プロセッサを使用したエッジ AI システムの設計	TDA4 や AM6xA システム・オン・チップ (SoC) などのビジョン AI プロセッサでエッジ AI システムを設計する。これらの SoC は、スケーラブルなスループットとコンピューティング性能を低消費電力で、より低いシステム BOM コストで提供するように設計されています。

Authors

Manisha Agrawal

Product Marketing

Jacinto Processors

概要

消費者が製品をオンラインで注文する場合、自動化により、原材料の作成、倉庫の生産性の向上、宅配の促進 (時にはわずか数時間後にされることも) まで、プロセスのあらゆる段階で効率が向上します。自動化におけるこのような目覚ましい進歩を継続するには、より優れた機械認識とミスの少ない知能が必要であり、それは人工知能 (AI) をエッジ・デバイスに導入することで実現できます。

より速い、よりスマートで、より正確なシステムを構築するには、より多くのセンサからより多くのデータを取得し、処理能力を向上させる必要があります。ただし、より多くのデータとコンピューティングは、システムの性能に加え、消費電力とコストの要件に課題をもたらします。システムの最適化と開発サイクル時間の短縮には、エッジ AI システムを設計するための実用的なアプローチが必要です。