STEdgeAI-Core

批量生产
Design Win

意法半导体产品的人工智能 (AI) 优化器技术

获取软件 获取软件 下载数据摘要

产品概述

描述

STEdgeAI-Core是一款免费的桌面工具,用于评估、优化和编译多个意法半导体产品的边缘AI模型,包括微控制器、微处理器、Neural-ART加速器以及配备ISPU和MLC的智能传感器。

该工具以命令行界面 (CLI) 的形式提供,能够自动转换预训练的人工智能算法。包括神经网络和经典机器学习模型,将其转换为等效的优化C代码,并嵌入应用程序中。

生成的优化库为在边缘设备上部署AI提供了一种易于使用且对开发人员友好的方式。

在为Neural-ART加速器NPU优化神经网络 (NN) 模型时,该工具会生成微代码,尽可能将AI操作映射到NPU上,否则回退至CPU。这种调度在运算符级别执行,以最大化AI硬件加速性能。

STEdgeAI-Core支持在个人工作站(Windows、Linux、Mac)或直接在目标意法半导体平台上对人工智能算法进行基准测试和验证。

用户手册以便捷的HTML格式集成到工具中。

STEdgeAI-Core技术是意法半导体边缘AI套件的一部分,该套件整合了多种软件工具,旨在简化嵌入式AI应用的开发与部署。

该套件支持机器学习算法的优化和部署,

并帮助管理神经网络模型,为不同领域的用户简化从数据收集到硬件部署的过程。

意法半导体边缘AI套件支持意法半导体的多种产品,包括STM32微控制器和微处理器、Stellar微控制器以及智能传感器。

意法半导体边缘AI套件是开发人员普及推广边缘AI的战略工具,可在嵌入式系统中实现高效且有效的AI部署。

  • 所有功能

    • 使用预训练的神经网络和经典机器学习模型为支持的意法半导体产品生成优化库
    • 支持STM32微控制器和微处理器、Stellar微控制器以及配备ISPU和MLC的智能传感器
    • 支持意法半导体Neural-ART accelerator™神经处理单元 (NPU),用于硬件加速AI/ML模型
    • 支持多种深度学习框架,如Keras和TensorFlow™ lite
    • 支持所有可导出为ONNX标准格式的框架,如PyTorch™、MATLAB®等
    • 支持通过ONNX使用多种内置的scikit-learn模型,如孤立森林、支持向量机 (SVM)、K-means等
    • 提供有关AI模型RAM和Flash存储器大小的详细信息
    • 提供有关在NPU或CPU上执行的AI模型操作的详细信息(如适用)
    • 提供多种优化选项(时间、大小或均衡)
    • 根据主机和目标设备上的参考模型验证优化模型
    • 支持32位浮点和8位量化神经网络格式(TensorFlow™ lite和ONNX面向张量的QDQ)
    • 支持来自QKeras和Larq的深度量化神经网络(低至1位)
    • 提供适用于Windows、MacOS和Linux的桌面工具
    • 免费易用的许可条款

获取软件

提供免费的工具、案例研究和资源,以便在MCU、MPU和智能传感器上启用边缘AI。

A free-form description of a component.ECCNs are five character alpha-numeric designations used on the Commerce Control List to identify dual-use items for export control purposes.ECCNs are five character alpha-numeric designations used on the Commerce Control List to identify dual-use items for export control purposes. Software VersionProduct supplier(s)