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機器學習成為主流——恩智浦eIQ軟件開發(fā)環(huán)境更智能、更友好

2021-08-31
來源:互聯(lián)網(wǎng)

  自物聯(lián)網(wǎng)(IoT)問世以來出現(xiàn)了多項頗具顛覆性的創(chuàng)新,邊緣智能便是其中之一。物聯(lián)網(wǎng)帶來了數(shù)十億智能互聯(lián)設備,這些設備傳輸TB級海量傳感器數(shù)據(jù),用于執(zhí)行基于人工智能的云計算。除此之外,另一項革命正在進行:邊緣設備上的機器學習(ML)。隨著越來越多的智能設備遷移到網(wǎng)絡邊緣,恩智浦緊跟趨勢,提供成本、性能和功率優(yōu)越的處理解決方案,在多個市場和應用推動機器學習技術(shù),讓最終用戶享受到更強安全性、更高隱私性、更少延遲等優(yōu)勢。

  以前,機器學習、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡應用一直是數(shù)據(jù)科學家和人工智能專家的專屬領(lǐng)域。但是,越來越多的機器學習工具和技術(shù)問世,消除了機器學習應用開發(fā)方面的一些復雜性,這種情況逐漸改變。恩智浦的eIQ(“邊緣智能”)機器學習開發(fā)環(huán)境就是一個很好的例子。eIQ提供一套全面的工作流程工具、推理引擎、神經(jīng)網(wǎng)絡(NN)編譯器,以及經(jīng)過優(yōu)化的庫和技術(shù),幫助簡化并加快機器學習開發(fā)。從剛開始第一個深度學習項目的嵌入式開發(fā)人員,到專注研究高級目標識別、分類、異常檢測或語音識別解決方案的專家,各種技能水平的用戶都可以使用eIQ。

  eIQ機器學習軟件于2018年推出,經(jīng)過不斷開發(fā),可支持系統(tǒng)級應用和機器學習算法實現(xiàn),適用于恩智浦i.MX系列從低功耗i.MX RT跨界微控制器(MCU),到基于Arm? Cortex?-M和Cortex?-A內(nèi)核的多核i.MX 8和i.MX 8M應用處理器。

  今日重大更新

  為幫助機器學習開發(fā)人員更熟練高效地運用恩智浦i.MX 8處理平臺,我們大力擴展了eIQ軟件環(huán)境,添加了全新eIQ Toolkit工作流程工具、基于GUI的eIQ門戶開發(fā)環(huán)境,以及針對i.MX和i.MX RT設備進行優(yōu)化的DeepViewRT?推理引擎。

  下面詳細介紹eIQ軟件環(huán)境中,這些強大的新增工具如何幫助簡化機器學習開發(fā),提高工作效率并為開發(fā)人員提供更多選項和更大的靈活性。

  eIQ Toolkit:實現(xiàn)“機器學習人人可用”

  考慮到機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習應用的潛在復雜性以及機器學習開發(fā)人員的不同需求,簡單的“萬能”工具并不能實現(xiàn)“人人可用”。更好的方法是提供靈活的綜合工具套件,該套件應該能夠擴展,以滿足不同技能水平和經(jīng)驗水平的機器學習開發(fā)人員。為此,我們在eIQ機器學習開發(fā)環(huán)境中添加了強大而易用的eIQ Toolkit,使開發(fā)人員能夠?qū)霐?shù)據(jù)集和模型,并跨恩智浦i.MX 8M應用處理器系列和i.MX RT跨界MCU產(chǎn)品組合進行訓練、量化、驗證和部署神經(jīng)網(wǎng)絡模型與機器學習工作負載。無論您是剛剛開始第一個機器學習項目的嵌入式開發(fā)人員,還是熟練的數(shù)據(jù)科學家或人工智能專家,都能在該工具套件中找到與您的技能水平相對應的功能,來幫助簡化機器學習項目。

  eIQ Toolkit提供簡單的工作流程和機器學習應用示例。此外,該工具套件在eIQ門戶中提供一個基于GUI直觀開發(fā)選項,您也可以根據(jù)自己的喜好選擇使用命令行主機工具。如果您想要使用現(xiàn)成的開發(fā)解決方案,或是需要恩智浦及我們值得信賴的合作伙伴提供的專業(yè)服務與支持,您可以通過該工具套件在eIQ市場中輕松訪問Au-Zone Technologies等公司提供的選項列表,該列表將不斷更新。

  通過eIQ門戶,您可以輕松創(chuàng)建、優(yōu)化、調(diào)試、轉(zhuǎn)換并導出機器學習模型,也可以從TensorFlow、ONNX和PyTorch機器學習框架中導入數(shù)據(jù)集和模型。您可以通過“自帶數(shù)據(jù)” (BYOD)流程,使用自己的數(shù)據(jù)訓練模型,從預訓練模型數(shù)據(jù)庫中選擇模型,或通過“自帶模型”(BYOM)流程導入預訓練模型,例如來自Au-Zone Technologies的高級檢測模型。通過遵循簡單的BYOM流程,您可以使用基于公共云或私有云的工具構(gòu)建經(jīng)過訓練的模型,然后將模型傳輸?shù)絜IQ Toolkit中,以便在適當?shù)男酒瑑?yōu)化推理引擎上運行。

  針對目標的圖形級別分析功能讓開發(fā)人員能夠在運行時深入了解運行情況,以便微調(diào)和優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)、運行時性能、內(nèi)存使用和在i.MX設備上執(zhí)行的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)。

  最新eIQ推理引擎,實現(xiàn)恩智浦提速發(fā)展

  推理引擎是機器學習開發(fā)項目的核心,也是機器學習應用的運行時組件。eIQ機器學習軟件開發(fā)環(huán)境支持使用針對Glow、ONNX和TensorFlow Lite等i.MX設備和MCU進行優(yōu)化的各種基于社區(qū)的開源推理引擎進行推理,除此之外,我們還為其添加了DeepViewRT推理引擎。

  DeepViewRT是恩智浦與合作伙伴Au-Zone Technologies聯(lián)合開發(fā)的專有推理引擎,該引擎提供了長期穩(wěn)定的解決方案,由供應商進行維護,用于補充基于社區(qū)的開源引擎。

  在恩智浦MCUXpresso SDK和Yocto BSP版本中,DeepViewRT推理引擎可作為基于Linux?操作系統(tǒng)的開發(fā)的中間件。




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