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Procesador de IA para dispositivos edge

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Con un rendimiento de 26 TOPS, este procesador de IA para dispositivos edge puede tener varias unidades conectadas en cascada para incrementar su rendimiento.

Hailo, compañía especializada en el desarrollo de procesadores con tecnología de vanguardia para la aceleración del procesamiento de aplicaciones de inteligencia artificial en dispositivos embebidos en el borde de la red (edge), presenta su nuevo chip, el Hailo-8.

Ofrece un rendimiento de 26 TOPS (tera-operaciones por segundo) en un tamaño compacto (incluyendo la memoria requerida). Su arquitectura aprovecha las propiedades nucleares de las redes neuronales, con lo que permite que los dispositivos edge puedan ejecutar aplicaciones de deep learning a escala completa de una forma más eficiente, efectiva y sostenible que las tradicionales soluciones a la par que reduce significativamente los costes.

Principales propiedades y sus aplicaicones

Entre las funcionalidades que este procesador de IA para dispositivos edge proporciona encontramos la nueva arquitectura de flujo de datos guiada por su nueva estructura propietaria, que es una solución holística que comprende tanto el software como el hardware, su capacidad para poder utilizarlo tanto como procesador standalone como en función de coprocesador, o que podemos escalar su rendimiento mediante la conexión en cascada de varios procesadores.

La integración del hardware de este nuevo procesador de IA para dispositivos edge de Hailo se simplifica gracias a que no requiere de memoria externa adicional. También procesa el stream FHD en tiempo real sin down-sampling.

Procesador de IA para dispositivos edge

Entre los sectores a los cuales va dirigido, tenemos el automotriz, las ciudades inteligentes, el hogar digital, las aplicaciones inteligentes para el sector retail o la industria 4.0.

Para el sector automotriz, cuenta con las certificaciones A-SPICE L2 para el flujo de desarrollo, AEC-Q100 de grado 2, e ISO-26262 que cumle con la normativa ASIL-B (D).

En cuanto al software, incluye una completa toolchain, TensorFlow y soporte ONNX, y un emulador fuera de línea y profiler.

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