本文的一般目标文章：在本文中，Digikey总结了AI边缘字段和机器学习及其相应开发套件中常用的硬件类型。该文章详细列出了四种主要类型的硬件：微控制器，单板计算机，AI加速器和FPGA，并介绍了各种开发套件，涵盖了硬件平台，软件工具和预先干燥的模型。文章强调了硬件平台和开发套件合理选择在开发AI Edge和机器研究中的关键作用，并为相关领域的开发人员和研究人员提供了重要的参考。 AI边缘和机器学习的计算主要发生在设备的侧面，这需要花生时间数据过程和有限的资源的快速决策。因此，硬件类型有自己的特殊需求，并且在市场上有相应的开发套件可供选择。本文将介绍UCE详细介绍了AI研究和机器研究的常用硬件类型和开发套件，该套件可帮助开发人员选择正确的硬件平台和开发工具，并加快开发过程。 Edge AI的典型边缘AI和机器学习硬件类型以及机器学习的使用，包括微控制器（MCUS），单板计算机（SBC），专用AI加速器，FPGA（现场可编程逻辑门阵列）等。实时计算和简单的AWARESESS和简单的AWARESESS，例如处理传感器数据和侧面设备控制。 ARM Cortex更多：例如，Cortex-M0/M3/M4/M7是在行业中广泛使用的低功率微控制器。它适用于嵌入式系统和物联网（IoT）设备。 Cortex-M4和Cortex-M7支持数字信号处理（DSP）指令集，适用于基本AI推理，可以应用于小型机械研究，传感器数据处理，控制控制等，例如语音识别和Gest等模型ure识别，通常在物联网应用，智能家庭，可用设备等中找到。它可以支持TensorFlow Lite微控制器，具有双核ARM Cortex-M0+，适用于AI入门级应用程序，适用于AI入门级应用程序，适用于基本的机器研究，IOT设备控制，IOT设备控制等。通常用于工业自动化，医疗设备，互联网对象等。智能磨损，融合传感器，远程监控等物体的应用。Renesasra系列：支持ARM Cortex-M Core，具有强大的计算能力和低功耗属性，适用于AI Edge。 Renesas RX系列使用Renesas自己的核心，针对精心安装的应用进行了优化，可用于工业应用，智能城市，智能家居等。尽管MSP430的计算强度有限，但它可以处理轻巧的机器研究应用程序。诸如Fusion传感器，简单边缘推理，低功率应用等离子等离子。ArduinoNano33 BLE：内置ARM Cortex-M4 Core，支持SA Tensorflow Lite，适用于AI应用程序的开发人员和情人。由于蓝牙功能，它适用于物联网开发和可用设备。它可用于行动识别，语音识别和简单的推理活动。这些微控制器由于低电量，易于发育以及与各种AI开发工具的兼容性而广泛用于AI侧和机器研究场。选择合适的微控制器时，有必要根据计算要求，功耗限制和应用程序处理数据处理要求考虑。 2。单板计算机（SBC）单板计算机提供高功率的计算和不同的开发环境，适用于处理复杂任务INL机器和推理活动，支持更高的AI模式LS，适用于工业自动化和侧面设备。 Raspberry Pi 4：这是最受欢迎的单板计算机之一。它具有ARM Cortex-A72 64位处理器和多核处理功能。它支持AI开发的框架，例如Tensorflow Lite和Pytorch。它可以运行轻型机器学习模型。它适合识别图像，语音处理和智能物联网设备。它可以用于小物联网设备，智能家居，AI识别应用程序等。其中，Jetson Nano的目的是用于入门级AI入门级应用程序，配备了128核Nvidia Maxwell GPU，支持Tensorflow，Pytorch，Pytorch，Pytorch和Nvidia的深层学习软件开发开发型（SDK），该操作是合适的AI AI AI ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai。 NX Jetson Xaviernan提供了更高的计算能力，具有384个CUDA核心和48个张量芯，适用于需要良好理解的应用。 Jetson Orin适用于高级AI和Edge Computing ApplICations，具有更强的GPU和AI加速度功能。 NVIDIA JETSON系列可以与自主机器人，智能监控系统，医疗设备等一起使用。TPU是一种专门用于加速深度学习的处理器。它适用于Tensorflow Lite模型。它可以处理AI活动，例如图像分类和对象发现。它的电力消耗非常低，可以应用于IoT设备，智能城市应用，图像和语音识别等。BeagleboneBlack：它使用AM335X 1GHz ARM Cortex-A8处理器，支持Linux和高可扩展性。尽管其性能不如Raspberry Pi和Jetson系列，但开放的硬件资源和软件支持使其能够适应。它适合初学者和开发人员。它可以用于工业自动化，嵌入式系统，智能城市应用程序等。选择合适的单板计算机时，您需要考虑诸如复杂性，AI模型的资源需求和功耗。 3。专注的AI加速器专用AI加速器提供专门设计的硬件设备，以加快深度学习和其他AI工作负载。这些加速器可以显着提高计算效率，同时降低电力消耗以将其减少到深入研究模型中，并适合对侧设备的高效率推断。 Google Edge TPU：专门为侧设备设计的AI推理加速器可以很好地 - 过程张量型LITE模型，特别适合诸如图像识别和对象发现等任务。它可以每秒支持多兆像素（顶部）计算，并且功耗非常低。它适用于物联网设备和其他资源有限的应用程序，例如图像分类，语音识别，智能监视系统等。它为Coral Dev Board和Coral USB Accelerator开发套件提供了轻松将TPU集成到各种嵌入式SY中茎。 NVIDIA JETSON系列：专注于GPU的加速度，尤其适用于Apasrato的AI计算。每个Jetson模块都配备了CUDA核心和张量芯，以加速对AI模型的识别。它支持NVIDIA开发的完整生态系统，例如Tensorrt，Cuda和Deep SDK研究，适用于运行复杂的深入研究模型和计算密集型应用，例如自主机器人，医疗诊断和智能工厂。它为Jetson Nano，Jetson Xavier NX和Jetson Orin Development套件提供了从入门级到高级应用程序的相应硬件。 Intel Movidius Myriad X：针对图像识别和其他AI概念活动进行了优化的高度关注视觉处理单元（VPU），该活动与神经计算引擎（NCE）集成在一起，可以加速研究并支持低功耗应用。该VPU在无人机，智能摄像头和机器人中广泛使用，可用于识别OBJECT，智能监视和计算机视觉应用。它的开发套件Intel Neural Compute Stick 2是一个方便的USB加速器，它允许开发人员将许多X集成在嵌入式系统中。 Xilinx AI发动机（Vitis AI）：这是Xilinx FPGA和AI引擎，可支持AI的全部灵活加速度，尤其适用于需要高度可定制的应用程序，例如工业控制和自动驾驶。 Vitis AI开发平台将针对Xilinx FPGA进行优化，该平台可以加速不同的神经网络模型，并提供过高的高性能和灵活性。它可以应用于自动驾驶，计算边缘和医疗图像处理。 paging -ir的套件是Zynq Ultrascale+ MPSOC和ALVEO加速卡，可以将AI模型部署到各种良好的系统中。 Apple神经发动机（ANE）：其移动设备上的专用AI加速器（例如iPhone和iPad）用于加快速度对机器的研究，尤其是在iOS生态系统中执行良好的本地AI模型，该模型可以提供数万亿美元的计算，每秒和深度优化的核心ML）。它可以应用于扩大现实（AR），图像处理和语音识别。开发套件中的Apple Core ML框架和Xcode开发环境已深入集成，适合开发人员开发移动AI应用程序。 KNERON KL520：这是一种低功率AI加速器，设计用于侧设备，并支持该研究的Malalim研究的加速。它适合在家中物联网和智能设备。它支持各种神经网络体系结构，例如CNN和RNN，并针对低功率应用进行了优化。它可以应用于图像处理，智能相机和语音识别。 Kneron提供了各种开发模块和工具，使开发人员可以轻松整合AI加速度功能。华为的上升310：是AI特定的加速度芯片可以优化移动设备和侧面设备的AI推断，尤其是用于智能城市和自动驾驶等应用程序。它可以提供AI识别的出色和低强度能力，并支持不同的神经网络框架。它可以应用于智能城市，计算侧和自动驾驶。这是基于攀登的。 310 Atlas 200开发模块是一个常见的AI开发套件。专注的AI加速器可根据性能，用电和应用要求提供多种选择。通过AI Edge应用程序和机器研究，它们可以显着提高理解速度，减少计算资源的消耗，并为各种硬件和软件环境中的开发提供灵活的支持。选择正确的AI加速器取决于特定的应用程序要求，例如计算性能，电力消耗和目标平台限制。 4。边缘AI和MA中的FPGAChine研究应用程序，FPGA（门可编程门）提供了高度灵活且可配置的硬件加速能力，特别是适合在侧面需要良好AI理解的应用程序，这允许实时数据处理和识别。与GPU或专用AI加速器不同，FPGA可以根据特定任务优化硬件级别，从而实现低潜伏期和高比率的能源效率。在AI计算方面常用的FPGA包括Xilinx Zynq，Intel Stratix等。XilinxZynq和Versal ACAP系列：Xilinx是FPGA市场中的领导者之一，FPGA解决方案是专门针对智能和机器研究的人工应用，尤其是Zynq Ultercale+ Mpascale+ Mpsoc和Verssap和Versssoc和Verssoccoc和Versssoc和Verssoccoc和Verssoccoc和Versssoc的专门应用。 Xilinx FPGA提供了一个Vitis AI开发平台，可促进对学习的深入研究，并支持各种框架，例如Tensorflow和Caffe。结合Zynq Ultrascale+ mpsoc手臂处理器使用可编程逻辑，可以提供适用于嵌入式和侧面设备的灵活计算平台。 Versal ACAP是一个自适应计算加速度平台，结合了FPGA灵活性和集中的AI加速操作，适用于良好的AI应用程序，例如自动驾驶，智能医疗保健，工业自动化和智能城市。开发的工具包括微控制器的Vitis AI，Vivado和Tensorflow Lite。英特尔Stratix和Arria系列：英特尔捕获Altera，以进一步扩大其在FPGA领域的影响。英特尔FPGA（例如Arria和Stratix家族）已针对AI和Edge计算进行了优化，尤其是Intel的OpenVino工具套件，支持FPGA中的AI推理加速度。 Arria 10 GX FPGA是中高级级FPGA提供高效率和灵活性，适合良好的计算应用。 Stratix 10系列适用于高级应用程序，并支持复杂的神经网络音乐会活动。它支持OpenViwalang工具套件，该套件可以加快理解诸如Tensorflow和Caffe之类的模型的过程，并可以应用于良好的边缘计算，深入研究，视觉处理和网络边缘应用程序。开发工具包括Intel OpenVino，Quartus Prime和Tensorflow Lite。晶格半导体ECP5和ICE40系列：晶格半导体的FPGA专为低强度和小尺寸应用而设计，尤其是ECP5和ICE40系列，适用于边缘AI设备和物联网应用。 ICE40 Ultraplus是一种超低功率FPGA，用于在物联网设备，智能家居应用等上使用，需要过多的低功耗。 ECP5系列支持神经网络理解的速度，适用于AI边缘设备，并与微控制器的TensorFlow Lite集成，适合理解小机器学习模型，例如AI的AI推断，可用的设备，可用设备以及侧面设备。开发的工具包括晶格钻石，照明和张量液。 QuickLogic QuickAi平台：QuickLogic提供的FPGA以其低电量而闻名，尤其是针对AI和Edge推理优化的产品。 Quickai平台专门为侧设备提供灵活的AI超速解决方案。基于低功率FPGA，Quickai的平台开发可以加速神经网络对侧面设备的理解，并支持智能传感器的对象和应用程序。它可以支持神经网络加速度，并可以在能量压形设备上执行出色的计算。它可以应用于智能传感器，智能房屋和工业互联网。开发工具包括QuickLogic开发套件和Sensiml工具集。 Microchip Polarfire系列：Microchip的FPGA（前微膜）为低强度和高安全性提供了解决方案，尤其是Polarfire系列，适用于AI边缘AND深入研究应用。 Polarfire FPGA是一种低强度，高安全性的FPGA，当电力消耗受到限制时，可以实现良好的AI识别。它支持开放的资源工具，例如Asopenvino和Tensorflow Lite，这些工具用于加速AI应用程序，例如工业自动化，智能医疗设备和AI设备。开发工具包括Libero Soc和Polarfire Soc开发套件。 FPGA可以根据各种AI模型和应用高度定制，适用于在不同情况下专用AI的加速度，并且由于FPGA硬件处理水平的处理能力，它们可以实现过多的低潜伏期，它在实时AI率和较高比率上尤其重要，并且在AI Edge of Ai II计算的Edge of Aii of Ai II计算时尤为重要。 FPGA高度可调，可以轻松响应不同的应用需求，从物联网设备到出色的计算平台，适合侧面不同的情况。选择t适当的FPGA平台应根据应用程序要求，资源限制和电消耗消耗做出决策。 Edge AI和机器学习领域中的Common Edge AI和机器学习开发套件，开发套件可帮助开发人员快速设计，测试和部署AI解决方案。这些开发套件通常包括硬件平台，软件工具和先前训练的模型，以简化开发过程。这是机器学习开发中一些常见的AI边缘和套件。 1。入门级开发套件arduino nano 33 ble Sense此开发板由Arduino提供，并具有多种内置传感器，尤其适合使用用于微控制器的TensorFlow Lite开发。 Arduinor Nano 33 BLE Sense使用ARM Cortex-M4 32位，64 MHz主处理器，带有256 kb SRAM内存，内置传感器包括加速度计，陀螺仪，磁力计，温度计，气压计，气压计，卫生表和轻型传感器。开发人员可以将Tensorflow Lite模型部署到Arduino IDE的开发板上，以用于智能传感设备，图像分类，语音识别，动作识别和环境监控等应用。 2。中级开发套件MCX N系列微控制器由NXP Semiconductor推出的新一代低功率微控制器系列是专门为物联网，智能家庭和工业控制等应用而设计的。该系列提供了强大的处理和有效的能源，并支持安全功能，非常适合嵌入AI和计算的侧面。 MCX N系列微控制器非常有效，基于ARM Cortex-M33核心，支持浮点计算和DSP扩展，低功耗设计适用于电池供电的应用程序，支持多种电力模式，支持NXP Trustzone的安全性NXP Trustzone技术，并支持内置的Secient Accryption Acceleration启动启动，Orage具有灵活的可伸缩性，并提供了各种通信接口，例如I2C，SPI，UART以及可能的，适用于各种应用。 The MCX N Series Development Kit includes the NXP MCX N1110-EVK Development Board, NXP MCX N1040-EVK Development Board, NXP MCX N9XX-EVK Development Board, etc. Seeedang Studio's Wio Terminal launches a multi-function Kit development based on the Atsamd51 core, designed for IOT, machine study, AI edge and embedded systems.这是一个开发平台，结合了各种IBSENSOR，监视器和无线通信模块，适合于智能应用程序的快速原型制作和开发。 WIO终端的主要处理器是基于Cortex-M4F体系结构的体系结构的ATSAMD51P19，其主要频率高达120 MHz，支持浮点计算，以及192 KB RAM和4 MB闪存存储器，足以开发嵌入式应用的开发。它具有2.4英寸LCD TFT屏幕，带有320x240分辨率，这很方便显示实时数据和图形接口。它具有内置的环境光传感器，加速度计，温度和水分传感器，可用于环境和感知监测，并支持内置的Wi-Fi和蓝牙模块，适用于物联网和无线连接应用。 WIO终端提供了I/O的各种接口，包括40针GPIO，I2C，Spiand UART接口等，以促进其他传感器和模块的外部连接。支持Arduino和Micropopython，还支持张量的Lite和Edge Impulse，用于EDGE AI和机器学习的开发。 Seeed Studio Xiao ESP32S3 Sense是一个为AI Edge和物联网设计的超小型开发套件。它结合了ESP32-S3芯片，该芯片提供了强大的计算能力和各种传感器，非常适合物联网应用程序和AI开发人员。开发套件强调尺寸很小，低电力消耗和高效率，支持Wi-Fi和蓝牙双模式通信，并具有AI加速能力。它的主要处理器使用ESP32-S3，这是双核Xtena LX7 32位处理器，主要频率高达240 MHz。它具有内置的AI加速器，并支持向量指令集。这是为了提高识别效率的AI模型的操作，它将被优化。 The memory is 512 KB SRAM, supports the exterior 8 MB Psram, supports Wi-Fi 802.11 b/g/n and Bluetooth 5.0 LE, built-in IMU 6-Axis gyroscope, accelerometer and PDM microphone, suitable for voice recognition, gesture and micropython recognition, and supporting gestures and micropython, and supporting of Arduino Old, Micropython, Espessifififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififififering SDK, Tensorflow Lite. Raspberry Pi 4型B是由Raspberry Pi Foundation启动的高性能单板计算机，专为教育，物联网，嵌入式系统和边缘计算应用程序而设计。该开发板具有更快的处理器，更多的内存和丰富的接口。目前，它是Raspberry PI系列中最强的模型，适合研究从研究到工业应用的不同情况。 The Raspberry PI 4 Model B's Processor Uses Broadcom BCM2711, a quad-core arm Cortex-A72 (ARMV8) 64-bit processor, with a main frequency of 1.5GHz, and provides multiple memory options, including 2 GB, 4 GB, 8 GB LPDDR4 SDRAM, which can be cant the needs of the needs Workloads, Supports Dual 4K display output, and can connect two monitors simultaneously through两个Micro-HDMI端口。它支持4KP60分辨率，千兆以太网，并支持2.4GHz和5GHz双波段Wi-Fi 802.11ac以及蓝牙5.0端口，并提供2 USB 3.0和2 USB 2.0端口支持高速STorage和外围连接可用于操作系统和存储系统和数据存储系统以及系统和数据上的数据以及MicroSD卡的数据和数据的数据，具有40针GPIO接口，支持在传感器处的各种外围，模块的扩展，适用于原型和开发。在开发方面，它支持Raspberry Pi OS的官方操作系统，并支持Ubuntu，Windows 10 IoT Core以及Python和Python和Tensorflow Liters等各种操作系统。 3。高级开发套件Max78000评估板是由Maxim Integrated（现为模拟设备）启动的，用于分析Max78000微控制器。 MAX78000是一种用于低功耗神经网络处理的AI微控制器，集成了ARM Cortex-M4F核心和专用的神经网络加速器，适用于AI边缘应用程序，例如图像识别，语音识别和其他需要实时处理的应用。最大78000评估委员会配备了专用的神经网络加速器，该加速器支持许多神经架构网络（例如CNN），可以很好地运行具有超低功耗的AI推理工作负载，具有512 KB SRAM SRAM存储器和2 MB的闪存闪存。它可以支持Max78000 SDK，以及Tensorflow Lite和Pytorch生成的模型，并且有专门的工具将这些模型转换为Max78000可以运行的格式。此外，它还支持适合专业开发人员的GCC编译工具链和Maxim的IDE。 STM32F7发现评估委员会是由Stmicroelectronics启动的强大开发板，旨在根据MICCONTOLLERS的STM32F7系列开发和原型制作。 STM32F7系列系列具有基于ARM Cortex-Memer Core的高性能，并且适合在物联网，工业控制，多媒体处理和嵌入式系统的领域使用。审核委员会配备了STM32F746NGH6 AOF微控制器可运行高达216 MHz，具有强大的计算能力，具有1 MB闪存和340 KB SRAM，可满足大多数出现的应用程序的内存需求。它们配备了4.3英寸TFT LCD电容触摸屏（480x272分辨率），数字麦克风MEMS，音频编解码器，耳机插孔，集成以太网接口以及对有线网络通信的支持。在开发中，它可以支持STM32Cubemx ST提供的配置工具，以及STM32CUBEF7，以及适用于多任务应用程序方案的Freertos和其他实时操作系统（RTO）。 STM32F7发现评估委员会支持各种开发环境，包括STM32Cubeide，Keil MDK，IAR嵌入式工作室等等。4。开发专家Kit Nvidia Jetson Nano Development ay ay ay ay ay ay ay ay a a ay a a a是专门针对出色的艺术机器人应用的低功耗开发平台侧面设备上的GNITION和深入研究应用。该开发套件提供GPU的GPU计算功能，支持Tensorflow和Pytorch等深层学习框架，并适合在物联网，机器人，自动设备和智能视频分析领域的应用中应用。板载NVIDIA MAXWELL GPU具有128个CUDA核心，一个64位四核ARM Cortex-A57处理器和4 GB的LPDDR4 RAM。它支持microSD卡空间作为主要存储设备。它具有丰富的接口，包括USB 3.0，HDMI，DisplayPort，CSI相机界面，GPIO，I2C，SPI等，并具有千兆以太网接口。软件支持NVIDIA JETPACK SDK，并在 -深入研究Tensorflow，Pytorch，Caffe，MXNET以及支持视频和解码的框架研究中使用。 Himax WE-I Plus评估委员会是专门为AI Edge应用程序设计的开发板，适用于在资源造成的环境中进行AI活动。这个发展NT板专为嵌入式低强度系统而设计，并且能够操作机械研究模型，特别适合实时数据处理和对电池供电设备的AI识别。 Himax WE-I Plus评估板主要用于应用程序场景，例如物联网，智能家居，可穿戴设备等，这需要低电量。 HIMAX WE-I Plus评估板由HIMAX HX6537-A SOC加强，该处理器具有低廉的功能，可为AI Edge设计，内置AI ACCELER，可提供512 KB SRAM和2 MBANG闪存存储器，许多传感器都与板，包括Accelerometers，Gyroscopes，Digital Microphones等型号集成了许多传感器。该软件支持微控制器和HIMAX SDK的TensorFlow Lite。 RISC-V架构提供了灵活的开发环境，可以使用船上的硬件资源来执行AI识别。 5。加对上述开发套件的ition，其他产品包括Tensorflow开发板，FPGA板等，例如Sparkfun Edge Boards，Micro V2，Nordic NRF52840 DK等。开发板，Huawei Atlas 200 Atlas 200开发模块和Xilinx KV260 KV260 Vision Ai Vision Ai ai ai ai ai starter for fpga for fpga架构。有多种类型的产品，可以为开发人员提供更多多样化的选择。共同开发套件涵盖了各种嵌入式AI应用，从小型物联网节点，低功率AI设备到高性能多媒体处理和机械研究系统。开发商可以根据需要选择正确的开发委员会，无论是需要轻巧的IoT感应应用程序还是AI推理工作。结论技术环境快速发展，硬件类型以及开发AI边缘和机器学习的套件将非常感谢。这些技术不仅可以提高数据处理效率，而且还可以降低NCY和带宽消耗，使智能应用程序更加灵活和高效。从微型微控制器到SA GPU的加速性能平台，不同的开发套件提供了多种选择，以适应不同的应用需求和情况。这些开发套件的广泛应用涵盖了物联网字段，智能城市，智能家居，计算机视觉等，使计算边缘成为可能。随着技术的发展，未来的硬件将更多地关注低强度，高效且易于开发的功能，从而进一步促进AI边缘开发和机器学习。无论是初学者还是专业开发人员，选择正确的硬件平台和开发套件都将为变革提供强大的支持，并将智能技术的发展提高到更高的水平。此外，您还可以参考我们对机器和边缘AI的其他概念和研究的概念介绍以及AI的研究在受过教育的机器研究软件的应用和环境发展特性上。将来，我们将向您介绍有关Edge AI和机器研究的更多传感器产品。敬请关注。您也可以单击此Digikey网页，以了解有关Edge Aiprepage技术和解决方案的更多信息。
