开放智能机器携手半导体巨头NXP,推动人工智能产业落地,共建Tengine新生态

OPEN AI LAB开放智能 2021-07-01 10:13:16

随着AI物联网技术的发展和5G商用的到来,边缘计算乘势而起。预测数据显示,2025年全球智能互联设备数量将达到500亿,网络边缘设备的智能化将极大地改变我们的生活。

开放智能机器(以下称OPEN AI LAB)始终专注于边缘计算的应用领域,扮演着AI边缘计算开发及部署平台的领导者和创新者。近期,OPEN AI LAB与恩智浦半导体(以下简称NXP)达成了深度合作,发布Tengine for i.MX 8M Plus版本。后续双方将共同建设Tengine新生态,携手降低人工智能应用对企业的开发门槛,推动人工智能产业落地。

开放智能携手NXP,共同解决AI应用快速落地的痛点问题

面对万亿级的AIoT市场,行业落地必然离不开场景,如何以场景为驱动、数据为核心、芯片为骨架、平台工具为依托加速行业智能化进程是我们思考的关键问题。

本次OPEN AI LAB与NXP达成深度合作,Tengine与NXP支持机器学习的多功能多媒体应用处理器i.MX 8M Plus完成适配,助力使用NXP硬件平台的企业快速实现模型部署和算法落地。极大地丰富了i.MX 8M Plus在安全互联汽车、通信基础设施、移动设备、智慧城市、工业及智慧家居等场景的快速落地能力,解决行业痛点问题。

Tengine是OPEN AI LAB推出的边缘AI计算框架。在本次适配中,Tengine支持了i.MX 8M Plus应用处理器CPU/NPU双计算单元的AI推理,支持CPU/NPU的并行推理和异构。同时Tengine提供了基于i.MX 8M Plus平台的丰富Model Zoo ,包括模型以及demo,用户可以做到即拿即用,相关资料也已经在Github部分开源(开源链接:https://github.com/OAID/Tengine)。这意味着使用i.MX 8M Plus的开发者可以通过Tengine支持所有的训练框架模型。另外 Tengine还提供基于i.MX 8M Plus AI部署方面的定制化服务。包括私有模型适配、模型优化、以及精度调优等,以帮助更多企业用户提高算法的部署效率,助力行业客户快速增强AI化能力,加速各行业企业的智能化升级。

本次合作的达成,意味着国产边缘AI计算框架——Tengine进一步得到了国际半导体行业的认可,也是Tengine生态开放性与包容性的体现,确立了OPEN AI LAB在边缘计算领域的领导地位。

注:Tengine for i.MX 8M Plus版本包含边缘推理框架Tengine的全套试用工具,包括Tengine框架的库文件、模型转换工具、模型量化工具以及对应的示例Demo以及各个模块的说明文档。

下载地址:

https://github.com/OAID/Tengine/releases/tag/lite-v1.4-nxp

合作共赢, AI Anything

Tengine是OPEN AI LAB推出的开放的边缘AI计算框架,致力于解决AIoT产业链碎片化问题,加速AI产业化落地。Tengine为了解决上述问题,重点关注嵌入式设备上的边缘AI计算推理,为海量AIoT应用和设备提供高性能AI推理的技术赋能。

Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架,简化并加速面向场景的AI算法在嵌入式边缘设备上的快速迁移,以及实际应用部署落地,十倍提升基础开发效率。

OPEN AI LAB将在Tengine生态伙伴合作项目平台上,与更多同道一起,共同构建AIoT生态网络。赋能万物,万物智能!

关于恩智浦半导体

恩智浦半导体秉持“智慧生活 安全连结”的理念,致力于通过领先技术推动更便捷、智能、安全的生活。作为全球领先的嵌入式应用安全连接解决方案提供商,恩智浦不断引领汽车、工业物联网、移动设备和通信基础设施市场的创新。恩智浦拥有超过60年的专业技术及经验,在全球30多个国家设有业务机构,员工达29,000人,2020年全年营业收入86.1亿美元。

恩智浦长期致力于支持工业、物联网应用,我们广泛、可扩展的产品组合涵盖了超低功耗、高性能应用处理器、高性能跨界处理器、低功耗安全互联微控制器等。我们与全球26,000多家客户合作,经验服务涉及数千种应用,建立了包括软件和大型合作伙伴的强大生态系统。此外,恩智浦在安全芯片领域拥有二十多年的研发领导力和专业知识,使我们得以在下一代工业4.0 /物联网应用中的占据独特的领导地位。

关于OPEN AI LAB

OPEN AI LAB(开放智能机器)是一家专注边缘智能计算及应用的高科技企业,提供边缘AI计算框架与场景化能力的生产力工具,并简化应用部署,致力于打造中国最易用的人工智能边缘开发部署平台。未来将用十年时间构建起中国最领先的边缘计算生态体系,助力中国成千上万的企业高效、低门槛地实现智能化升级转型。

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内容概要:本文围绕城市场景下的无人机三维路径规划问题,提出了一种颖的多目标粒子群优化算法(NMOPSO),旨在解决高维复杂环境中路径规划面临的多重挑战。研究聚焦于导航变量的多目标优化,构建了一个包含路径长度、飞行安全性、能量消耗等多个相互冲突目标的优化模型,并采用改进的粒子群算法进行高效搜索,最终获得一组Pareto最优解集,为实际决策提供多样化路径选择方案。该方法结合Matlab代码实现,详细阐述了算法的设计机制、数学建模流程及仿真验证过程,充分展示了其在密集城市建筑环境中有效规避障碍物、满足飞行动力学约束并实现多目标权衡的能力,具有较强的工程应用价值。; 适合人群:具备一定优化算法理论基础和Matlab编程能力,从事无人机路径规划、智能交通系统、自动化控制、人工智能应用等方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市环境中的无人机物流配送、巡检监控、应急救援等实际任务的三维路径规划;②为高维、非线性、多约束的多目标优化问题提供有效的算法设计思路与改进参考;③通过Matlab仿真平台复现算法,进一步开展性能测试、参数调优与算法对比研究,推动相关领域的技术创。; 阅读建议:此资源强调算法原理与工程实践的深度融合,建议读者重点研读目标函数的构建方式、约束条件的处理策略以及NMOPSO算法的核心改进机制,并务必动手运行和调试所提供的Matlab代码,以深入理解算法在三维空间路径优化中的具体实现细节与实际表现。
内容概要:本文档围绕基于10机39节点的电力系统仿真展开,依托Matlab/Simulink平台构建标准电力系统模型,系统性地实现了电力系统稳态与暂态过程的仿真分析。内容涵盖潮流计算、短路故障、暂态稳定性、N-k故障分析、蓄意攻击与级联故障模拟等核心问题,并引入混合整数线性规划(MILP)等优化方法进行电网脆弱性评估与关键故障筛选。文档突出科研复现导向,整合了状态估计、虚假数据注入攻击、优化算法等前沿技术的交叉应用,具有较强的理论深度与工程实践价值。; 适合人群:具备电力系统基本理论知识和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及电力工程技术人员,特别适用于从事电力系统稳定性分析、安全防护、故障演化机制与优化调度等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 掌握10机39节点系统的建模方法与仿真流程;② 学习并复现电力系统典型故障(如短路、N-k故障、级联故障)的建模与动态响应分析;③ 理解基于MILP的电网脆弱性评估、攻击策略建模与故障传播机制;④ 结合优化算法开展电力系统安全防御、恢复策略与韧性提升研究。; 阅读建议:建议结合文档中标注的“顶级EI复现”“核心论文复现”等标签,重点关注模型构建逻辑与代码实现细节,优先运行仿真案例以理解其物理背景与数学建模原理,同时深入分析故障场景设定、目标函数设计及优化求解策略的工程意义与学术价值。

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