JAJY134A january 2022 – march 2023 AM67 , AM67A , AM68 , AM68A , AM69 , AM69A , TDA4AEN-Q1 , TDA4AH-Q1 , TDA4AL-Q1 , TDA4AP-Q1 , TDA4APE-Q1 , TDA4VE-Q1 , TDA4VEN-Q1 , TDA4VH-Q1 , TDA4VL-Q1 , TDA4VM , TDA4VM-Q1 , TDA4VP-Q1 , TDA4VPE-Q1
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。 |