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[導(dǎo)讀]可在STM32板上在線評估邊緣 AI模型性能

2023年2月23日,中國 – 服務(wù)多重電子應(yīng)用領(lǐng)域、全球排名前列的半導(dǎo)體公司意法半導(dǎo)體(STMicroelectronics,簡稱ST;紐約證券交易所代碼:STM)繼續(xù)擴大嵌入人工智能(AI)解決方案組合,為嵌入式人工智能開發(fā)人員和數(shù)據(jù)專家提供一套業(yè)界首創(chuàng)的在線開發(fā)工具和服務(wù)。STM32Cube.AI云端開發(fā)者平臺讓開發(fā)者有機會使用一整套圍繞行業(yè)領(lǐng)先的 STM32微控制器 (MCU)構(gòu)建的在線開發(fā)工具,促進(jìn)軟硬件選購決策,降低邊緣人工智能技術(shù)開發(fā)復(fù)雜度,加快新產(chǎn)品上市速度。

意法半導(dǎo)體通用微控制器子產(chǎn)品部執(zhí)行副總裁Ricardo De Sa Earp 表示:“ 我們的目標(biāo)是提供優(yōu)質(zhì)的軟硬件和開發(fā)服務(wù),幫助嵌入式開發(fā)人員和數(shù)據(jù)專家應(yīng)對各種挑戰(zhàn),更快、更輕松地開發(fā)邊緣 AI 應(yīng)用。今天,我們推出了業(yè)界首個云端MCU AI開發(fā)者平臺。這個新工具與我們的 STM32Cube.AI 生態(tài)系統(tǒng)緊密配合,可以讓開發(fā)者在云端用 STM32 硬件遠(yuǎn)程測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,節(jié)省開發(fā)工作量和成本?!?

為滿足市場對基于邊緣人工智能的系統(tǒng)不斷增長的需求,意法半導(dǎo)體之前推出了STM32Cube.AI優(yōu)化桌面前臺軟件,讓開發(fā)人員能夠在STM32板上優(yōu)化并評測訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,生成能夠在STM32板上高效運行的AI模型代碼。今天,意法半導(dǎo)體又推出了這個工具的在線版——STM32Cube.AI云端開發(fā)者平臺。這一新工具取得多項行業(yè)首創(chuàng):

在線圖形用戶界面:針對STM32 微控制器優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并生成在STM32 微控制器上高效運行的模型C 代碼,無需事先安裝軟件。得益于經(jīng)過業(yè)界驗證的STM32Cube.AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化性能,數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員可以輕松、快速開發(fā)邊緣人工智能項目。

STM32模型庫:包含可訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型和演示應(yīng)用代碼,有助于加快應(yīng)用項目開發(fā)。在工具發(fā)布時可用的用例包括人體活動識別跟蹤運動感測、圖像分類或物體檢測計算機視覺、音頻分類事件檢測等。這些人工智能模型庫托管在GitHub上,可以自動優(yōu)化并生成在 STM32上高效運行的“Getting Start”軟件包。

世界首個在線基準(zhǔn)測試服務(wù):在STM32板上評測邊緣 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。云端電路板庫提供各種STM32電路板,板庫定期更新,使數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員能夠用各種電路板遠(yuǎn)程測試模型優(yōu)化后的實際性能。

該工具現(xiàn)已通過多位嵌入式開發(fā)客戶的測試和評估。

Zebra Technologies Corporation(斑馬科技公司)研發(fā)中心杰出技術(shù)專家Toly Kotlarsky :

“目前我們在STM32Cube.AI應(yīng)用方面已經(jīng)卓有成效,它成功幫助我們在低成本的 MCU 上實現(xiàn)了高性能 AI應(yīng)用。今天,我們很高興地看到該產(chǎn)品進(jìn)一步升級,增加了在線用戶界面,能夠遠(yuǎn)程評估 AI 模型的性能,并在流程的早期就選擇出合適的硬件架構(gòu),以便我們可以更快地集中精力開發(fā) AI 應(yīng)用??偟脕碚f,我們對 ST AI 團(tuán)隊提供的服務(wù)和支持感到非常滿意?!?

施耐德電氣人工智能預(yù)測和戰(zhàn)略部副總裁Didier PELLEGRIN:

“模型庫、STM32Cube.AI在線用戶界面、以及遠(yuǎn)程STM32 板上模型基準(zhǔn)測試等功能,讓我們具備豐富硬件知識的數(shù)據(jù)專家能夠更輕松地評估 AI 模型嵌入我們產(chǎn)品MCU的能力。此外,點擊幾下鼠標(biāo)就能在多個 STM32 微控制器上測試模型,讓我們能夠在早期設(shè)計階段就考慮采用嵌入式 AI 處理,設(shè)計出更高級的功能?!?

Husqvarna 集團(tuán)AI實驗室AI 創(chuàng)意與研究總監(jiān)Johan A. Simonsson:

“STM32Cube.AI云端開發(fā)者平臺讓我們的數(shù)據(jù)專家和嵌入式開發(fā)人員以一種更簡單的方式協(xié)作和分享他們在嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的知識,有助于簡化我們的開發(fā)流程。基準(zhǔn)測試功能還使我們的數(shù)據(jù)科學(xué)家確保模型能夠在MCU上順利運行。這些優(yōu)點有助于我們保持競爭力,致力于為客戶提供最佳解決方案。”

Somfy 公司微控制器和數(shù)字元件專家工程師Serge Robin:

“有了STM32Cube.AI云端開發(fā)者平臺,我們可以在很短的時間內(nèi)確認(rèn)我們的嵌入式 AI產(chǎn)品開發(fā)方法是否可行。通過使用電路板庫,我們能夠確認(rèn)模型可以在MCU上順利運行,還能在不同的 STM32 板上執(zhí)行遠(yuǎn)程基準(zhǔn)測試,選擇出最適合的 STM32??偟脕碚f,在線版STM32Cube.AI非常受歡迎,能夠幫助我們在未來開發(fā)出更多創(chuàng)新的產(chǎn)品?!?

Lacroix 研發(fā)執(zhí)行副總裁 Stephane Henry:

“STM32模型庫可以大大簡化機器學(xué)習(xí)(ML)開發(fā)流程,并提供支持STM32 MCU的提前訓(xùn)練好的模型。因為這些模型可以輕松獲取并集成到新項目中,從而減少了耗時的模型訓(xùn)練和實驗過程,可以顯著縮短產(chǎn)品上市時間?!?

SIANA Systems公司 首席執(zhí)行官Sylvain Bernard:

“我們從早期就開始使用 STM32Cube.AI,并將 CLI 集成到我們的開發(fā)流程中。最新的基于云的 REST API 及其 Python裝飾器/模塊將大大降低我們 CI/CD 工具維護(hù)的復(fù)雜性。結(jié)合出色的模型庫,這項新服務(wù)將縮短開發(fā)時間,幫助開發(fā)人員加快研發(fā)周期。”

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