الذكاء الاصطناعي على الحافة
قائمة منسقة من الأجهزة والبرامج وأطر العمل والموارد الأخرى للذكاء الاصطناعي على الحافة. مستوحاة من رهيبة dataviz.
محتويات
- الأجهزة
- برمجة
- الأطر
- المساهمة
- رخصة
الأجهزة
- OpenMV - كاميرا تعمل مع MicroPython على ARM Cortex M6/M7 ودعم كبير لخوارزميات رؤية الكمبيوتر. الآن مع دعم Tensorflow Lite أيضًا.
- JeVois - وحدة كاميرا تدعم TensorFlow.
- Edge TPU - ASIC المصمم خصيصًا لهذا الغرض من Google والذي تم تصميمه لتشغيل الاستدلال على الحافة.
- Movidius - مجموعة SoCs من Intel مصممة خصيصًا لرؤية الكمبيوتر منخفضة الطاقة على الجهاز وتطبيقات الشبكة العصبية.
- UP AI Edge - خط منتجات يعتمد على Intel Movidius VPUs (بما في ذلك Myriad 2 وMyriad X) وIntel Cyclone FPGAs.
- DepthAI - منصة مدمجة للجمع بين العمق والذكاء الاصطناعي، مبنية على Myriad X
- NVIDIA Jetson - نظام مدمج عالي الأداء على الوحدة لفتح التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر وحوسبة وحدة معالجة الرسومات والرسومات في البيئات المقيدة بالشبكة.
- جيتسون TX1
- جيتسون TX2
- جيتسون نانو
- راديو الذكاء الاصطناعي - جهاز الإرسال والاستقبال (AIR-T) - حقوق السحب الخاصة عالية الأداء مدمجة بسلاسة مع أحدث أجهزة التعلم العميق.
- Kendryte K210 - شريحة RISC-V ثنائية النواة مع تسريع الشبكة العصبية التلافيفية باستخدام 64 KLUs (وحدة المنطق الحسابي Kendryte).
- Sipeed M1 - استنادًا إلى Kendryte K210، تضيف الوحدة اتصال WiFi وذاكرة فلاش خارجية.
- M5StickV - كاميرا AIoT(AI+IoT) مدعومة من Kendryte K210
- UNIT-V - كاميرا AI مدعومة من Kendryte K210 (M5StickV الأدنى)
- Kendryte K510 - معالج RISC-V ثلاثي النواة مزود بمسرعات الذكاء الاصطناعي.
- GreenWaves GAP8 - شريحة قائمة على RISC-V مع تسريع الأجهزة للعمليات التلافيفية.
- GreenWaves GAP9 - شريحة قائمة على RISC-V تركز بشكل أساسي على معالجة الصوت المرتكزة على الذكاء الاصطناعي.
- Ultra96 - منصة تطوير مدمجة تتميز بـ Xilinx UltraScale+ MPSoC FPGA.
- Apollo3 Blue - لوحة تطوير SparkFun Edge مدعومة بـ Cortex M4 من Ambiq Micro.
- Google Coral - نظام أساسي لمكونات الأجهزة وأدوات البرامج لمنتجات الذكاء الاصطناعي المحلية استنادًا إلى المعالج المساعد Google Edge TPU.
- لوحات التطوير
- مسرعات USB
- وحدات PCIe/M.2
- Gyrfalcon Technology Lighspeeur - مجموعة من الرقائق المحسنة للحوسبة المتطورة.
- ARM microNPU - معالجات مصممة لتسريع استنتاج ML (كونها الأولى Ethos-U55).
- Espressif ESP32-S3 - SoC مشابه لـ ESP32 المعروف مع دعم تسريع الذكاء الاصطناعي (من بين العديد من الاختلافات الأخرى المثيرة للاهتمام).
- Maxim MAX78000 - SoC يعتمد على Cortex-M4 الذي يتضمن مسرع CNN.
- Beagleboard BeagleV - لوحة Linux مفتوحة المصدر تعتمد على RISC-V وتتضمن محرك الشبكة العصبية.
- Syntiant TinyML - مجموعة تطوير تعتمد على معالج القرار العصبي Syntiant NDP101 وSAMD21 Cortex-M0+.
- STM32N6 - يعمل Arm Cortex-M55 بسرعة 800 ميجاهرتز ويتضمن وحدة معالجة عصبية (NPU).
برمجة
- TensorFlow Lite - حل خفيف الوزن للأجهزة المحمولة والمدمجة والذي يتيح استدلال التعلم الآلي على الجهاز بزمن انتقال منخفض وحجم ثنائي صغير.
- TensorFlow Lite لوحدات التحكم الدقيقة - منفذ TF Lite لوحدات التحكم الدقيقة والأجهزة الأخرى التي تحتوي على كيلو بايت فقط من الذاكرة. ولد من الدمج مع uTensor.
- مكتبة التعلم المضمنة (ELL) - مكتبة Microsoft لنشر نماذج التعلم الآلي الذكية على الأنظمة الأساسية محدودة الموارد وأجهزة الكمبيوتر الصغيرة ذات اللوحة الواحدة.
- uTensor - مكتبة استدلال تعمل بالذكاء الاصطناعي تعتمد على mbed (نظام RTOS لشرائح ARM) وTensorFlow.
- CMSIS NN - مجموعة من حبات الشبكات العصبية الفعالة التي تم تطويرها لتحقيق أقصى قدر من الأداء وتقليل أثر الذاكرة للشبكات العصبية على نوى معالج Cortex-M.
- مكتبة حوسبة ARM - مجموعة من الوظائف المحسنة لمعالجة الصور ورؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي.
- Qualcomm Neural Processing SDK for AI - تقوم مكتبات المطورين بتشغيل نماذج NN على منصات Snapdragon المحمولة مع الاستفادة من وحدة المعالجة المركزية و/أو وحدة معالجة الرسومات و/أو معالج الإشارة الرقمية.
- ST X-CUBE-AI - مجموعة أدوات لإنشاء NN المُحسّنة لوحدات STM32 MCU.
- ST NanoEdgeAIStudio - أداة تقوم بإنشاء نموذج ليتم تحميله في STM32 MCU.
- الشبكة العصبية على وحدة التحكم الدقيقة (NNoM) - مكتبة الشبكة العصبية ذات المستوى الأعلى والمبنية على الطبقة خصيصًا لوحدات التحكم الدقيقة. دعم CMSIS-NN.
- nncase - مكدس برنامج التحويل البرمجي المفتوح للتعلم العميق لمسرع Kendryte K210 AI.
- DeepC - مترجم التعلم العميق وإطار الاستدلال الذي يستهدف النظام الأساسي المضمن.
- uTVM - MicroTVM هي أداة مفتوحة المصدر لتحسين برامج الموتر.
- Edge Impulse - منصة تفاعلية لإنشاء نماذج يمكن تشغيلها في وحدات التحكم الدقيقة. كما أنهم نشطون جدًا على الشبكات الاجتماعية ويتحدثون عن آخر الأخبار حول EdgeAI/TinyML.
- Qeexo AutoML - منصة تفاعلية لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي التي تستهدف وحدات التحكم الدقيقة.
- mlpack - مكتبة التعلم الآلي السريعة لرأس C++ فقط والتي تركز على النشر الخفيف. يحتوي على مجموعة واسعة من خوارزميات التعلم الآلي مع إمكانية تحقيق التعلم على الجهاز على وحدات MPU.
- AIfES - إطار عمل برمجي مستقل ومستقل للذكاء الاصطناعي مُحسّن للأنظمة المدمجة.
- onnx2c - مترجم ONNX إلى C يستهدف "Tiny ML".
موارد أخرى مثيرة للاهتمام
- قياس أداء الحوسبة المتطورة (مايو 2019)
- معيار الأجهزة لتقنية Edge AI على cubesats - ورشة عمل Cubesat مفتوحة المصدر 2018
- لماذا التعلم الآلي على الحافة؟
- البرنامج التعليمي: التعلم العميق منخفض الطاقة على كاميرا OpenMV
- TinyML: التعلم الآلي باستخدام TensorFlow على Arduino ووحدات التحكم الدقيقة ذات الطاقة المنخفضة للغاية - كتاب أورايلي من تأليف بيت واردن ودانيال سيتوناياكي.
- tinyML Summit - المؤتمر السنوي واللقاء الشهري الذي يتم الاحتفال به في كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية. عادة ما تكون المحادثات والشرائح متاحة على الموقع.
- أوراق ومشاريع TinyML - تجميع لأحدث الأبحاث والمشاريع في مجال TinyML/EdgeAI.
- MinUn - استنتاج ML دقيق على وحدات التحكم الدقيقة.
المساهمة
- يرجى التحقق من التكرارات أولا.
- اجعل الأوصاف قصيرة وبسيطة وغير متحيزة.
- يرجى تقديم التزام فردي لكل اقتراح.
- أضف فئة جديدة إذا لزم الأمر.
شكرا لاقتراحاتك!
رخصة
إلى أقصى حد ممكن بموجب القانون، تنازل تشابي كريسبو عن جميع حقوق الطبع والنشر والحقوق المجاورة أو المرتبطة بهذا العمل.
