Edge AI Platforms for Embedded Systems Design
Les plateformes pour l’embedded computing permettent aux ingénieurs de déployer des capacités de machine learning et d’inference directement à l’edge, où une faible latence, l’efficacité énergétique et des performances déterministes sont essentielles. Ces plateformes combinent une accélération matérielle spécialisée avec des frameworks logiciels conçus pour une intelligence real-time, on-device, dans des systèmes contraints en espace, en puissance et en coût.
Notre portefeuille de plateformes d’embedded AI couvre un large éventail d’applications, de la computer vision et la sensor fusion à la predictive maintenance, aux human–machine interfaces, ainsi qu’aux systèmes autonomes ou semi-autonomes. Les solutions vont de l’AI basée sur microcontroller aux edge SoCs, permettant des designs évolutifs pour des applications industrielles, médicales, de transport et de smart infrastructure.
Les ingénieurs peuvent évaluer les plateformes en fonction d’exigences clés de design telles que les performances de calcul (TOPS), la consommation électrique, les modèles de neural network pris en charge, la maturité de la toolchain et l’intégration aux workflows embedded existants. La prise en charge des AI frameworks courants, des hardware abstraction layers et la disponibilité à long terme garantissent des cycles de développement plus rapides et un déploiement fiable en environnement de production.
Explorez nos plateformes d’embedded AI afin d’identifier le bon équilibre entre performances, efficacité et support de l’écosystème pour votre prochain design d’edge intelligence.
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