低功耗 AI 视觉板在单节电池下可持续使用“数年”

Eta Compute 推出了一款集成的人工智能 (AI) 嵌入式视觉板，该公司声称该板可以实现视觉应用程序，只需一块电池即可使用数年。

其 ECM3532 AI 视觉板的小尺寸 (1.5”x1.5”)、嵌入式电池和低功耗物联网 (IoT) 以及蓝牙低功耗连接使其适用于 AI 嵌入式视觉的原型设计、现场测试和部署应用程序。该板包括三个传感器（环境光、麦克风、加速度计/陀螺仪）、一个低功耗 Himax HM0360 摄像头和一个扩展连接器。

该公司表示，其超低功耗操作消除了电池寿命极其有限且功耗高的传统束缚解决方案或电路板的障碍。 AI 视觉板是 Eta Compute 设计的板、模块和系统系列中的第二款。

新板得到 Edge Impulse 的机器学习 (ML) 开发平台的支持，用于快速神经网络开发，使节能视觉端点的设计变得无缝。两家公司合作集成了 Eta Compute 的 TENSAI Flow 软件，优化了设计流程，以提高下一代智能设备的嵌入式 AI 设计效率。该软件允许开发人员快速验证可行性和概念验证，并实现从概念到固件的无缝设计，以在物联网和低功耗边缘设备中创建 ML 应用程序。 TENSAI Flow 包括一个神经网络编译器、一个神经网络动物园，以及由 FreeRTOS、硬件抽象层 (HAL) 和传感器框架以及物联网/云支持组成的中间件。

与在相同 CIFAR10 神经网络的竞争设备上直接实现相比，TENSAI SoC（片上系统）上的 TENSAI 神经网络编译器将每次推理的能量提高了 54 倍。使用来自 TENSAI 神经网络动物园的 CIFAR10 神经网络和 TENSAI 神经网络编译器进一步提高了每次推理的能量，使这个数字达到 200 倍。

通过与 Edge Impulse 的接口，TENSAI Flow 允许开发人员安全地获取和存储训练数据，以便客户训练一次并拥有用于未来开发的真实模型。该软件为 Eta Compute 的 TENSAI SoC 自动优化 TensorFlow Lite AI 模型，提供高优化和能效。借助 TENSAI Flow，TENSAI SoC 可以无缝加载包含传感器接口的 AI 模型。 TENSAI Flow 为自动配置和连接设备到云端以及基于新模型或数据无线升级固件奠定了基础。

Edge AI 和 Vision Alliance 的创始人 Jeff Bier 在解释低功耗嵌入式视觉能力的重要性时说：“借助计算机视觉，设备可以了解周围的世界，使它们变得更强大、更安全、更易于使用和更自主。但是视觉算法是计算密集型的，并且提供必要的处理性能所需的功耗使得这些功能对于许多潜在应用来说不切实际。我们赞赏 Eta Compute 的创新以及与其他边缘 AI 和视觉联盟公司的合作，这使视觉在许多新的功耗敏感应用程序中变得可行。”

Edge Impulse 的首席执行官兼联合创始人 Zach Shelby 评论道：“与 Edge Impulse 一起，Eta Compute 开发人员可以设计、测试和部署快速嵌入式应用程序，涵盖从对象检测到分类再到实际计数的多种工作负载，跨越人类、动物和机器光谱。” Eta Compute 的首席执行官 Ted Tewksbury 补充说：“他们第一次可以依靠由 Edge Impulse 机器学习开发平台补充的集成板来部署能够改变人们生活和工作的视觉应用程序。”