Eta Compute架构在单个电池上提供AI视觉工作负载
设计具有密集计算能力的低功耗架构决定了机器学习应用的可行性。它面临着在不影响紧凑外形的情况下适应高处理能力和更扩展电池的挑战。因此，eta compute 的设计技术在 edge impulse 机器学习开发平台的全面协助下，为开发人员提供了无限的应用程序选项，同时消耗最少的功率。
在嵌入式设备上进行机器学习的设计和原型设计一直很复杂。为了应对这些挑战，开发人员在设计嵌入式设备时需要加强并满足以下要求：
高处理能力
低功耗设备
上市时间
降低系统的整体成本和风险
更长的电池寿命
如今，随着开发人员越来越多地使用深度学习和神经网络来改进对象检测和分类，人工智能技术在嵌入式视觉和图像处理应用中的势头越来越大。然而，在嵌入式设备上运行视觉算法等计算密集型任务本身就是一个挑战。此外，实现处理性能所需的功耗使得这些功能对于许多潜在的用例来说是不切实际的。
这种将视觉智能集成到终端设备中的驱动力催生了嵌入式视觉领域。因此，神经网络和嵌入式软件设计人员正在寻找实用的方法来为边缘应用程序开发机器学习，从而减少繁琐和耗时。
幸运的是，存在这些问题的解决方案。eta compute 的 ecm3532 ai 视觉板与 edge impulse 的嵌入式机器学习平台一起，使视觉在许多新的功耗敏感应用中变得可行。ai 视觉板解决了为物联网和低功耗边缘设备设计和构建 ml 应用程序的各个方面。因此，嵌入式软件设计人员可以简化与嵌入式边缘设备的成功集成，从而节省数月的开发时间。
ecm3532 ai 视觉板由于其紧凑的外形、嵌入式电池、低功耗物联网和蓝牙低功耗连接，非常适合原型设计、现场测试和 ai 嵌入式视觉应用的部署。其超低功耗运行克服了系留系统电池寿命短和功耗高的限制。
深入了解 ai 视觉
ecm3532 tensai soc 以 ai 工作负载为目标，采用时钟速度为 100 mhz 的混合多核 cortex-m3 微控制器和专用于加速 ml 操作的超低功耗 coolflux 16 位 dsp。由于嵌入式 ecm3532 神经传感器处理器使用 eta compute 的 cvfs 技术在运行时具有独特的自定时连续电压和频率缩放，紧凑型 （1.5”x1.5”） ai 视觉板可高效地与神经网络一起执行。这为超低功耗机器学习算法的推理产生了优化的能量。
板载传感器的主要亮点是 himax hm0360 相机，可实现一系列基于视觉的应用，例如图像分类、人和物体检测以及计数。还有一个用于声音分类和关键字定位的内置麦克风，以及一个德州仪器 opt3001 环境光传感器和一个用于手势和缺陷检测的 6 轴加速度计/陀螺仪。
借助 64 mbit 的串行闪存，您的 tinyml 模型和数据记录有足够的空间。尽管尺寸紧凑且功耗低，该板仍支持使用单个 cr2032 电池持续数月的视觉应用。该板还具有扩展功能，可通过 micro sd 卡插槽简化其他 rf 接口的添加。
eta compute 还配备了 sparkfun ftdi basic breakout -3.3v 板，支持 micro-usb 编程。对于调试，该板还具有用于 ecm3532 和 a31r118 的串行线调试 （swd） coresight 连接器。为此，建议使用单独的 jlink 或 ulink 探针。
edge impulse 对部署视觉工作负载的软件支持
ecm3532 ai 视觉板具有通用性，并支持 edge impuls 的机器学习开发平台，可在边缘部署超低功耗计算机视觉应用。该技术用于快速神经网络开发，使节能视觉端点无缝连接。因此，它允许数据采样、构建模型和部署训练有素的 ml 模型。
该公司还与 eta compute 合作整合他们的 tensai flow 软件。这使开发人员能够创建具有嵌入式机器学习的下一代智能设备解决方案。
tensai flow 软件通过验证可行性和概念证明来最大限度地降低开发风险。因此，它可以无缝开发物联网和低功耗边缘设备的机器学习应用程序。它配备了神经网络编译器、神经网络动物园、包含 freertos、hal、传感器框架和物联网/云功能的中间件。tensai 平台允许 1mw 范围内的 ai 性能，与现有系统相比，该性能异常低，尤其是在图像处理方面。
tensai flow 允许开发人员通过其与 edge impulse 的接口安全地收集和存储训练数据，允许客户训练一次并保留真实世界的模型以供未来开发使用。对于 eta compute 的 tensai soc，该软件会自动优化 tensorflow lite ai 模型，从而实现高优化和电源效率。
使用 tensai flow，tensai 处理器可以加载轻松集成传感器接口的 ai 模型。tensai flow 为自动配置和连接设备到云端奠定了基础。以及在新模型或数据可用时通过无线方式更新固件。
结论
随着极其强大、低成本和高能效处理器的发展，嵌入式视觉系统正在获得动力。ecm3532 ai 视觉板是一个超低功耗的 ai 平台，带有可以运行多种算法的传感器，专注于嵌入式视觉。该神经传感器平台以业界最低的功耗配置提供更重要的处理。因此，电池容量不再是物联网消费和工业应用的障碍。
因此，eta 计算已启用其 ecm3532 ai 视觉板来降低风险和成本，同时加快 ai 视觉解决方案的开发时间。
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幸运的是，存在这些问题的解决方案。eta compute 的 ecm3532 ai 视觉板与 edge impulse 的嵌入式机器学习平台一起，使视觉在许多新的功耗敏感应用中变得可行。ai 视觉板解决了为物联网和低功耗边缘设备设计和构建 ml 应用程序的各个方面。因此，嵌入式软件设计人员可以简化与嵌入式边缘设备的成功集成，从而节省数月的开发时间。
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eta compute 还配备了 sparkfun ftdi basic breakout -3.3v 板，支持 micro-usb 编程。对于调试，该板还具有用于 ecm3532 和 a31r118 的串行线调试 （swd） coresight 连接器。为此，建议使用单独的 jlink 或 ulink 探针。
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