Запуск моделей ИИ на Bluetooth-SoC от Nordic скачать в хорошем качестве

Запуск моделей ИИ на Bluetooth-SoC от Nordic

На выставке Embedded World 2026 компания Electromaker посетила стенд Nordic Semiconductor, чтобы ознакомиться с двумя подходами к разработке периферийных ИИ на оборудовании Nordic. Демонстрация сравнивает модели Ньютона, работающие на ЦП, с нейронным процессором Axon, установленным в nRF54LM20B. Модели Ньютона работают непосредственно на ЦП таких устройств, как nRF54L15. Эти модели обрабатывают данные датчиков, например, данные акселерометра, для распознавания жестов. Система идентифицирует шаблоны движения, включая круги, свайпы и касания. Устройство отправляет по Bluetooth только распознанный результат. Необработанные данные остаются на устройстве, что обеспечивает конфиденциальность и снижает энергопотребление. Модели Ньютона генерируются с помощью платформы Nordic AI Lab. Разработчики загружают размеченные наборы данных, и платформа автоматически создает оптимизированные модели. Эти модели достигают точности, сравнимой с более крупными моделями TensorFlow Lite, оставаясь при этом в десять раз меньше и быстрее. НЧ Axon поддерживает более ресурсоемкие задачи ИИ. Демонстрация распознавания голосовых команд с помощью ключевого слова показывает работу либо на центральном процессоре (CPU), либо на нейропроцессоре Axon (NPU). Выполнение на CPU занимает около 73 миллисекунд на один запрос и потребляет около 185 микрокулонов. NPU Axon выполняет ту же задачу примерно за 6,5 миллисекунд и использует менее 20 микрокулонов. Разработчики могут получить доступ к обеим технологиям через SDK nRF Connect и вспомогательные инструменты. Узнайте больше об инструментах и ​​платформах разработки Nordic AI: https://www.nordicsemi.com Временные метки: Введение в демонстрации Nordic Edge AI – 0:00 Обзор моделей Ньютона и Axon NPU – 0:23 Распознавание жестов с помощью nRF54L15 – 0:54 Демонстрация обнаружения движения Edge AI – 1:07 Как создаются модели Ньютона – 1:25 Выполнение вывода ИИ на ЦП – 2:10 Почему Edge AI хранит данные локально – 2:35 Введение в нейронный процессор Axon – 3:26 Демонстрация голосовых команд с использованием кодового слова – 4:30 Сравнение производительности ЦП и NPU – 5:27 Измерения скорости вывода и энергопотребления – 5:55 Повышение производительности ИИ с Axon NPU – 6:38 Доступ для разработчиков через лабораторию Nordic AI – 7:28 Поддержка инструментов и SDK для Axon – 8:05 ▬ Поддержите нас! ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Чтобы узнать о последних продуктах, проектах и ​​статьях, посетите наш веб-сайт по адресу https://www.electromaker.io 💡 *Оставайтесь на связи с Electromaker!*    / @electromakerio     / electromaker.io     / electromakerio     / electromaker