Embedded

Große KI-Modelle brauchen viel Energie

Mehr Energieeffizienz durch Embedded-KI

Das Training von Large Language Models (LLMs) und neuronalen Netzen erfordert extrem viel elektrischen Strom. Doch Embedded-KI kann zur Reduzierung des Stromverbrauchs beitragen und zugleich die Effizienz fördern.

Methoden und Voraussetzungen

KI in Embedded-Systemen testen

Was ist künstliche Intelligenz überhaupt, wo wird sie eingesetzt, und welche…

IAR Systems

Im August übernimmt die neue CEO

Ursprünglich sollte Cecilia Wachtmeister die Position der Geschäftsführerin bei IAR erst…

Blinde Flecken bei OT-Sicherheit

Kritische Schwachstellen in vielen CPS-Geräten

Bei einer eingehenden Untersuchung cyber-physischer Systeme in der Industrie und Medizin…

Swissbit baut PCIe-Portfolio aus

Hochperformante PCIe-SSDs mit niedriger Stromaufnahme

Mit den neuen Produktfamilien N2000 (Gen3 PCIe) und N3000 (Gen4 PCIe) adressiert Swissbit…

Software-Entwicklungswerkzeuge

Microchip öffnet MPLAB für Microsoft Visual Studio

Mit MPLAB Extensions for VS Code bietet Microchip Technology eine Möglichkeit um Code in…

3D-Leiterplatten-CAD

Kooperation von Harting und Altium

Um die Entwicklung von räumlichen elektronischen Baugruppen – auch 3D-MID für Molded…

»ITA-168/178«

Neue Edge-Computer-Serie von Advantech

Die neuen IPCs der ITA168/178-Serie von Advantech sollen sich vor allem für das…

»FLYC-300«

Neousys zeigt Low-SWaP-Computer für autonome Roboter

Mit dem »FLYC-300« erweitert Neousys sein Portfolio an IPCs auf Basis von Nvidia Jetson…

Projekt »GreenICT – EdgeLimit«

Energieeffiziente Orchestrierung

Bei verteilten Systemen, die in der Regel aus Embedded-Systemen aufgebaut sind, unter…