英飞凌Infineon新ModusToolbox™应用-竟业电子

   时间:2021/5/24      阅读:1070   关键词:英飞凌Infineon

英飞凌InfineonModusToolbox™ 机器学习使TinyML成为安全的AIoT

 

人工智能与物联网IoT的结合,为连接设备提供机器学习能力,使他们能够执行智能任务。根据市场和市场数据,预计到2024年,AIoT市场将从2019年的51亿美元增至162亿美元,年均增长率为26%。在公司加快发展差异化AIoT产品的最新举措中,英飞凌科技股份有限公司(FSE:IFX/OTCQX:IFNNY)今天宣布发布ModusToolbox™ 机器学习(ML)。它在英飞凌InfineonPSoC上实现了基于深度学习的工作负载™ 微控制器(MCU)。

 

英飞凌InfineonmodustoolboxmlModusToolbox软件和工具中的一个新特性,它为设计者评估和部署基于深度学习的ML模型提供中间件、软件库和专用工具。此功能允许与ModusToolbox中现有框架无缝集成,以便ML工作负载可以轻松集成到安全的AIoT系统中。丰富的工具集提供了一个精简的机器学习模型部署工作流,使开发人员能够更高效地交付高质量的产品,更快地推向市场。

 

modustoolboxml允许开发人员使用他们喜欢的深度学习框架,例如TensorFlow,直接部署到PSoC mcu。此外,该功能还帮助设计者优化嵌入式平台的模型,以减少规模和复杂性,并验证针对测试数据的性能。

 

“随着物联网规模的扩大,边缘正在生成大量数据。IoT ComputeWireless的副总裁SteveTatesian说:“AIoTTinyML支持的一个自然进化,在本地对数据进行操作有助于管理数据隐私、延迟和整个系统可靠性。”ModusToolbox通过提供灵活的工具和模块库,方便地在Infineon超低功耗微控制器上从流行的培训框架中优化、验证和部署深度学习模型,从而弥合了机器学习与嵌入式系统设计之间的关键差距。”

 

modustoolboxml提供了无与伦比的开发人员体验,减少了系统开发人员在开发AIoT应用程序时面临的复杂性。这些应用程序通常需要无缝的机器学习工作负载集成,以及modustoolboxml可以处理的计算、连接和云域。

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