XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEdge
深度学习模型优化，用于边缘本地应用的部署和改进技术
在日常环境中使用物联网（IoT）传感器和设备的压倒性用途（房屋，医院，酒店，制造地板，仓库，零售店，机场，智能城市等。），如今，实时感知和驱动的长期目标是看到一个宏伟的现实。环境和自适应通信技术可以实现特定特定和不可知论的物联网产品，解决方案和服务的快速增长领域。可以建立并交付给相关人员和系统的跨业务垂直行业的各种情境知识服务和应用程序。多方面的物联网传感器嵌入到各种物理系统中，例如机器人，无人机，飞行引擎，防御设备，医疗器械，电器，厨房用具，消费电子，消费电子，货车，制造机械等。进行此填充是为了不断地监视和测量物理系统的各种参数（日志，结构，操作，健康状况，绩效，安全性等）。IoT设备和传感器部署在工作，散步，购物，社交和放松的地方是连接和数字化的实体。目标是使这些设备和传感器能够在其操作，输出和产品方面具有智能。这些要素在我们的个人，社会和专业环境中大量部署在他们的决策，交易和行为中必须具有认知和认知。数字化的实体有权收集在其环境中生成的多结构数据，清洁和关键，以实时发射可行的见解。普通的工件和文章与技术驱动的实时数据捕获，存储，处理和发音的力量进行了数字化，连接和智能。数字化和数字化技术和工具在将原始数据转换为信息和知识方面派上用场。人工智能（AI）是最有效，最深刻和相关的技术范式，可以简化，简化和加快将批处理和流数据分流为有用知识的过程。边缘AI的开创性概念（替代边缘智能，设备数据处理等）是两种强大技术的融合：边缘计算和人工智能。
QuantumEdge®-设备1.5
QED是一种集成的边缘设备，具有多个软件层（驱动程序，操作系统，嵌入式去耦，最终用户应用程序），能够通过在集成的OS上运行的Edge应用程序虚拟化电气设备（防护继电器，RTU，RTU，PMUS，电表浓度，路由器，调制件，调制件等）。
对多核边缘神经形态系统的映射算法和路由硬件的共选
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
PSOC EDGE MCU平台
- 底板 - 底板上支撑的所有功能 - MIPI连接器（DSI和CSI） - 传感器和电动机控制，can等的扩展标头（Arduino，i3c ++），在板上程序员，传感器，传感器，A/DMIC，A/DMIC，USB设备/EDER +EDER，ETHERNET +EDER，ETHERNET +EDER，ETHERNET +EDER，ENERNET +EDER，ENERNET +EDER Q.83/E83/E83/e83/e83/e83/e83/e83/e83/e83/e83/e83 33 ospi）和ram - 带有PCB和芯片天线的三频收音机 - capsense
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与计算机视觉传感的语义通信用于边缘视频传输
摘要 - 尽管在边缘应用中广泛采用了视力传感器，例如监视，视频数据的传输会消耗大量频谱资源。Semantic Communication（SC）通过在语义层面提取和压缩信息，提供传输数据的准确性和相关性，同时大大减少传输信息的量，从而提供了解决方案。但是，由于缺乏感应能力，传统的SC方法由于在边缘视频中反复传输静态帧而面临效率低下，这会导致频谱效率低下。为了应对这一挑战，我们建议使用计算机视觉传感（SCCV）框架进行EDGE视频传输的SC。框架首先引入了压缩比（CR）自适应SC（CRSC）模型，能够根据帧是静态还是动态的，能够调整CR，并有效地保存光谱资源。此外，我们实施了一个对象检测和语义分割模型启用的传感（OSMS）方案，该方案可以智能地感知场景中的变化并通过封闭式分析评估每个帧的重要性。因此，OSMS方案根据实时感应结果为CRSC模型提供CR提示。此外，CRSC和OSM都设计为轻量级型号，可确保与实用边缘应用中常用的资源受限传感器的兼容性。实验模拟验证了所提出的SCCVS框架的有效性，证明了其提高传输效率的能力而无需牺牲关键的语义信息。
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
边缘视觉变压器：对模型压缩和加速策略的全面调查
近年来，视觉变形金刚（VIT）已成为计算机视觉任务（例如图像分类，对象检测和分割）的强大而有前途的技术。与依赖层次特征提取的卷积神经网络（CNN）不同，VIT将图像视为斑块和杠杆自我发项机制的序列。但是，它们的高计算复杂性和内存要求对资源受限的边缘设备部署构成重大挑战。为了解决这些局限性，广泛的研究集中在模型压缩技术和硬件感知加速策略上。尽管如此，一项全面的审查系统地将这些技术及其在精确，效率和硬件适应性方面进行了对边缘部署的适应性的权衡。这项调查通过提供模型压缩技术的结构化分析，用于推理边缘的软件工具以及VIT的硬件加速策略来弥合此差距。我们讨论了它们对准确性，效率和硬件适应性的影响，突出了关键的挑战和新兴的研究方案，以推动Edge平台上的VIT部署，包括图形处理单元（GPU），张量处理单元（TPU）（TPU）和现场编程的门阵列（FPGAS）。目标是通过当代指南，以优化VIT，以在边缘设备上进行有效部署，以激发进一步的研究。
PowerEdge XE7745规格表
Dell PowerEdge XE7745通过在金融，医疗保健，制造业和零售等行业中快速移动AI驱动的公司提供了GPU多样性。XE7745具有AI模型的企业，并具有高达8个双宽600W PCIE AI加速器（例如NVIDIA H200* NVL Tensor core core gpu）的企业。XE7745最多支持16个单宽75W PCIE AI加速器，例如NVIDIA L4*，用于推断具有较低功率要求的用例。dell的PCIE AI加速度选项的开放生态系统可让您适合当今需求的配置，同时将未来的基础架构用于不断发展的AI工作流程。
边缘计算有效的机器学习
机器学习在解决各个领域的综合任务方面表现出了非凡的能力。硬件加速器的进步已使机器学习模型在边缘设备上的部署，从而促进了资源约束系统中的实时AI应用程序。最近的加速器越来越多地采用了芯片上的网络（NOC）体系结构，以支持大规模处理元件阵列中的大规模数据通信。但是，随着这些加速器的复杂性继续增长，硬件原型制作变得有效的设计空间探索变得有效。此外，在各种机器学习工作负载之间实现高灵活性和效率仍然是一个重大挑战，尤其是对于边缘计算而言。为了解决这些问题，我们从架构侧和应用程序侧探索。首先，我们为基于NOC的深神经网络（DNN）加速器引入了一个周期精确的仿真工具。此模拟器通过探索设计参数来快速而精确地评估推理效率。通过将详细的性能跟踪到系统行为中，模拟器促进了DNN推理效率的优化，这可以减少与硬件原型制作相关的时间和成本。然后，我们专注于基于NOC的DNN加速器的新型体系结构设计，杠杆内网络处理技术，以改善端到端延迟和资源利用率。第三部分探讨了机器学习在嵌入式传感器系统中的应用，重点是下limb假体。提出了两种关键方法：在网络设计中的激活设计，可将非线性操作卸载到NOC，并进行汇总的随身携带设计，以最大程度地减少汇总层的通信开销。这些设计证明了现有基于NOC的加速器体系结构的处理效率的实质性提高，同时保持了对各种DNN工作负载的范围和适应性。开发了可穿戴压力测量系统，以收集和分析货物内压力数据。提出了两个机器学习应用程序，用于在舒适的假肢设计领域求解子任务。开发了一种基于聚类的方法，用于通过减少重新播放的同时维护数据完整性来优化传感器部署。采用了使用多个隐藏马尔可夫模型和高斯混合模型的步态相识别方法。所提出的步态识别方法实现了高精度和计算效率，这表现优于常规技术。通过应对基于NOC的加速器设计和机器学习应用程序的挑战，我们弥合了硬件优化和实际部署之间的差距。这些技术将为嵌入式智能的未来进步铺平道路。