A platform a teljes szenzortól döntésig tartó lánc köré szerveződik: interfészek, determinisztikus előfeldolgozás, gyorsított következtetés, alkalmazásszoftver, védett teljesítmény és ellenőrizhető gyártási hardver.
A teljesítmény nem egy processzor mércéje. Ez az adatmozgás, a határidők, a szoftvertámogatás, a termikus korlátok és a helyreállítási viselkedés.
Egyedi I/O, érzékelő időzítése, determinisztikus szűrők és párhuzamos előfeldolgozás.
Hatékony támogatott neurális hálózati következtetés az adatforrás közelében.
Beágyazott Linux, hálózatkezelés, tárolás, alkalmazásszolgáltatások és hangszerelés.
Irányítás, felügyelet, biztonsági monitorok és determinisztikus eszközkezelés.
A kamera, az inercia, a vibráció, a CAN és a soros adatfolyamok több mint csatlakozót igényelnek. Az elektromos védelem, a lezárás, a megosztott órák, az időbélyegek, a pufferelés és a kalibráció határozzák meg, hogy az alkalmazás megbízhat-e az adatokban.
A BSP és az alkalmazási munka egy meghatározott rendszerindítási lánccal, eszközkonfigurációval és diagnosztikai stratégiával kezdődik. A Linux, RTOS és vegyes architektúrák a munkaterhelésből kerülnek kiválasztásra, nem pedig alapértelmezettként.
A széles bemenetű konverzió, a vezetett tranziensek, a hőátadás, a csatlakozó megtartása, a bemenet és a EMI architektúra megkötésként kezelendő. A ház a hő- és elektromos rendszer része.
Hasonlítsa össze az esemény- és keretalapú látásmódot késleltetés, adatviselkedés, képtartalom és integrációs kompromisszumok alapján a helyi feldolgozás autonóm rendszereihez.
Olvassa el a megjegyzést →Gyakorlati útmutató a Edge AI munkaterhelések particionálásához a FPGA, NPU, MPU és MCU erőforrások között késleltetés, teljesítmény és szoftverigények alapján.
Olvassa el a megjegyzést →Mérnöki szempontok a masszív ventilátor nélküli számítógépeknél helyi feldolgozásra: teljesítménytranziensek, hőpályák, csatlakozók, EMI, szoftver és gyártási teszt.
Olvassa el a megjegyzést →