KI im Edge
AI of Things - Implementierung auf MCUs
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Renesas und AI
Renesas hat mit der RA-Familie eine umfassende Produktlinie von Arm-basierten MCUs für KI-Anwendungen. Alle MCUs der RA-Familie verfügen über diverse Funktionsblöcke, einschließlich On-Chip-Flash und SRAM sowie serielle Kommunikationsperipherie, Ethernet, Grafik/HMI und analoge Funktionen. Sie unterstützen außerdem hochentwickelte Security mit symmetrischer und asymmetrischer Kryptographie, unveränderbarem Speicher, Isolierung von Security-Funktionen und Manipulationssicherheit.
Renesas arbeitet eng mit Ecosystem-Partnern zusammen, um End-to-End AI-Lösungen u. a. in den Bereichen Predictive Analytics, Vision und Sprachanwendungen anzubieten.
Die »e-AI«-Lösung (embedded AI) von Renesas setzt auf die beiden gängigen NN-Modelle, TensorFlow und Caffe und nutzt ein Deep Neural Network (DNN), ein mehrschichtiges Netzwerk, das sich besonders für Anwendungen wie Bildklassifizierung, Spracherkennung oder Verarbeitung natürlicher Sprache eignet.
Die e-AI-Tools von Renesas, die in die integrierte Entwicklungsumgebung e2 Studio eingebettet sind, konvertieren das NN-Modell in eine C/C++-basierte Form, die von der MCU genutzt werden kann. Außerdem helfen sie bei der Implementierung des vortrainierten NN-Modells in die Ziel-MCU.
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