Forenkler KI/ML og multimedia:

Python API for smarte systemmoduler

Variscite forenkler KI/ML og multimedia i utkanten av nettverk med Python API for systemmoduler (SoM).

Publisert

Variscite er en israelsk produsent av systemmoduler (SoM), og lanserer i dag offisielt Variscite Python API utviklersenter.

Variscite Python API, også kjent som pyvar, skal forenkle utvikling av maskinhlærings- og multimediaapplikasjoner for enheter bygget på Variscites i.MX8-baserte SoMer. Med denne APIen skal bygging og programmering av innvevde systemer og smarte-/kantenheter for kunstig intelligens og maskinlæring (KI/ML) kunne gjøres raskere og enklere, selv for nybegynnere, hevdes det.

Ifølge selskapet letter Variscite Python API utviklingsprosessen for innvevde systemer som bruker kameraer, sensorer, skjermer og brukergrensesnitt. Det gir også en enkel måte å kjøre og kommunisere med Cortex-M-applikasjoner fra Cortex-A-siden for rask prosessering med lav effekt. APIens utviklersenter gir «hvordan»-veiledninger, dokumentasjon og raske kildekodeeksempler.

Innhenting, gjenkjennelse og prosessering av bilde-, lyd- og videodata brukes i økende grad i innvevde kantenheter for alle typer miljø, fra transport til helsevesen, robotikk og landbruk, sier Ofer Austerlitz, salgs- og markedsdirektør i Variscite . - Kundene våre krever ytterligere KI/ML-funksjoner i nettverkskanten for å kjøre komplekse og avanserte applikasjoner, og Variscite python API muliggjør raskere og enklere implementering med våre i.MX8 SoM, fremholder han.

Variscite tilbyr et bredt spekter av ytelse, strømforbruk, kostnader og funksjonssett i sine i.MX 8-baserte systemmoduler. Selskapets portefølje inkluderer to svært skalerbare moduler med dedikerte KI/ML-funksjoner og en integrert Neural Processing Unit (NPU). DART-MX8M-PLUS og VAR-SOM-MX8M-PLUS kjører på en 1,8 GHz Quad Cortex-A53 NXP NXP iMX8M Plus-prosessor med 800MHz Cortex-M7 sanntids tilleggsprosessor. Begge SoMene er medlemmer av Variscites Pin2Pin-familier som tilbyr sømløs skalerbarhet, forlenget levetid, samt redusert utviklingstid, kostnad og risiko.

Powered by Labrador CMS