“我们的专利硬件架构 (DIAL™) 与基于 CNN 和 SNN 的完全可定制算法相结合,可在数百微瓦内执行机器学习推理,”Eta Compute 首席技术官 Nara Srinivasa 博士表示,“我们正在将这些产品作为样品提供给客户,他们会将这些产品集成到智能扬声器和物体检测平台等产品中,以向网络边缘提供机器智能。”
处理器可使用流行的 TensorFlow® 或 Caffe® 软件进行训练,而 Eta Compute 的定制内核则可进一步优化训练模型。TENSAI 采用紧密集成的 DSP 处理器和微控制器架构,大大降低了嵌入式机器智能的功耗。该解决方案可在功率受到严重限制的音频、视频和信号处理领域广泛应用,例如移动设备、可穿戴设备、工业传感和相机市场。
此外,对于容易标记的数据稀缺或不可用的实际场景,尽管存在这种限制,我们的自主学习算法仍可以提取可操作的智能解决方案。这使得 Eta Compute 的解决方案具有更广的适用范围,包括为在远程环境中获取能量的设备提供智能化。
具有机器学习功能的 Eta Compute SoC 现已开始提供样品,预计将于 2019 年第一季度开始量产。
关于 Eta ComputeEta Compute 成立于 2015 年,其愿景是让网络边缘的智能型设备变得更加普及,使日常生活更安全、更健康、更舒适、更方便,但同时又不会牺牲隐私性和安全性。最近推出的 DIAL™ 技术是世界功耗最低的嵌入式计算平台,是支持便携式设备的事件驱动的神经形态学习和机器智能的理想架构。有关更多信息,请访问
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info@etacompute.com 与本公司联系。
联络人:Phyllis Grabot, Corridor Communications, Inc.
805.341.7269 /
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