JAJY134A january   2022  – march 2023 TDA4VM , TDA4VM-Q1

 

  1.   概要
  2.   Authors
  3.   概要
  4.   エッジ側での AI の定義
  5.   効率的なエッジ AI システムとは。
    1.     SoC アーキテクチャの選択
    2.     プログラム可能なコア・タイプとアクセラレータ
  6.   テキサス・インスツルメンツのビジョン・プロセッサを使用したエッジ AI システムの設計
    1.     ディープ・ラーニング・アクセラレータ
    2.     イメージングおよびコンピュータ・ビジョンのハードウェア・アクセラレータ
    3.     スマート内部バスおよびメモリ・アーキテクチャ
    4.     最適化されたシステム BOM
    5.     使いやすいソフトウェア開発環境
  7.   まとめ
自動化の拡大は、工場の作業場から建物の玄関まで進められています。

概要

概要 このホワイト・ペーパーは、効率的なエッジ AI (人工知能) システムを製作するための要件と、異種アーキテクチャやスケーラブル AI の性能を活用して、ビジョン AI プロセッサが性能を最適化する方法について説明します。

1 エッジ側での AI の定義
エッジ側での人工知能の定義。エッジ AI 処理は、さまざまな種類のシステムで活用できます。
2 効率的なエッジ AI システムとは。
実用的なエッジ AI システムとは。どのアーキテクチャとコアが、システムに必要なタスクを最も的確に完了するかを検討します。
3 テキサス・インスツルメンツのビジョン・プロセッサを使用したエッジ AI システムの設計
TDA4 や AM6xA システム・オン・チップ (SoC) などのビジョン AI プロセッサでエッジ AI システムを設計する。これらの SoC は、スケーラブルなスループットとコンピューティング性能を低消費電力で、より低いシステム BOM コストで提供するように設計されています。