Forlinx Edge AI на i.MX 95 и Ara240, многокамерная система машинного зрения RK3588, модульные мод... скачать в хорошем качестве

Forlinx Edge AI на i.MX 95 и Ara240, многокамерная система машинного зрения RK3588, модульные мод...

Компания Forlinx позиционирует себя здесь не просто как поставщик модулей. Интервью посвящено тому, как компания, занимающаяся встраиваемым оборудованием, продвигается вверх по стеку в области интеграции ИИ на периферии сети, объединяя проектирование модулей, несущие платы, производство, разработку программного обеспечения, преобразование моделей и поддержку развертывания. Главный посыл заключается в том, что Forlinx хочет сократить путь от плана развития производителя микросхем до готовой к производству встраиваемой платформы ИИ, будь то промышленное зрение, интеллектуальные шлюзы, робототехника или локальный многомодальный вывод. https://www.forlinx.net/ В главной демонстрации используется платформа NXP i.MX 95 в паре с ускорителем ИИ Ara240 M.2, создавая гибридную периферийную систему ИИ, которая сочетает локальное зрение, графику, безопасность и низкое энергопотребление i.MX 95 с внешним ускорителем 40 eTOPS для более крупных моделей. В ходе обсуждения это приводит к локальному распознаванию изображений и анализу естественного языка без использования облачных вычислений, включая рабочий процесс LLM класса 7B и генерацию токенов со скоростью около 20 токенов в секунду. Эта комбинация интересна тем, что демонстрирует практическое разделение между выводом данных на чипе NPU и более высокопроизводительным путем подключения PCIe для генеративного ИИ на периферии. Вторая тема видео — масштабирование платформы. Forlinx рассказывает об использовании собственного NPU i.MX 95 для распознавания на переднем плане, а затем о передаче более сложных задач ускорителю, а также указывает на многокарточные конфигурации для большего количества параметров. Это делает историю не столько об одном бенчмарке, сколько об архитектуре: модульный периферийный ИИ, где вычислительные мощности могут быть оптимизированы под размер системы — от компактных безвентиляторных конструкций до многоускорительных систем — в зависимости от количества камер, размера модели, целевой задержки и энергопотребления. Сторона стенда Rockchip расширяет эту картину. RK3588 представлен как зрелая платформа для обработки изображений на периферии сети, способная обрабатывать многокамерные рабочие нагрузки, конвейеры вывода с подключением PoE, сшивание изображений и оптимизацию ИИ для видео на этапах кодирования, декодирования и выполнения NPU. Также показана более компактная демонстрация отслеживания лиц на базе RV1126B, демонстрирующая, как системы класса Cortex-A53 с низким энергопотреблением и встроенным NPU могут обеспечивать быстрое выполнение задач обработки изображений без вентиляторов. Примечательно не только поддержка чипа, но и инженерная работа по настройке BSP, зрелость драйверов, адаптация моделей и оптимизация на уровне слоев для реальных развертываний. Далее в видео обсуждение переходит к проектированию модулей с совместимостью выводов, работе с ODM-производителями, раннему доступу к новым SoC, поддержке Linux и тесному сотрудничеству с NXP, Rockchip, TI и Allwinner. Это делает видео не столько демонстрацией продукта, сколько взглядом на индустриализацию встроенного ИИ: стандартизированные вычислительные блоки, более быстрая настройка, более тесное сотрудничество в разработке программного и аппаратного обеспечения и более понятный путь от демонстрации к массовому производству. Видео было снято на конференции Embedded World 2026 в Нюрнберге, где компания Forlinx представила периферийный ИИ как проблему системной интеграции, а не только проблему кремниевых компонентов. Все мои видео с Embedded World собраны в этом плейлисте:    • Embedded World