זאת באמצעות תמיכה ב- TF-LITE למיקרו-בקרים
קיידנס דיזיין סיסטמס (Cadence) הודיעה כי שיפרה והתאימה תוכנה ייחודית עבור מעבדי האותות הדיגיטליים שלה Tensilica® HiFi על מנת לבצע עליהם ביעילות את TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM), המהווה חלק מ-TensorFlow- פלטפורמת הקוד הפתוח מקצה לקצה של גוגל ללמידת מכונה.
השילוב של למידת המכונה בהתקני קצה הפועלים בהספק נמוך במיוחד תומך בעלייה בביקוש ליישומי שמע, קול וחישה הכוללים בינה בתוכם.
ה-HiFi DSPs הם מעבדי האותות הדיגיטליים הראשונים התומכים ב-TensorFlow Lite for Microcontrollers. עם התוספת של תמיכת תוכנה ממוטבת, עבור אופרטורים של TensorFlow Lite על ליבות ה-HiFi DSP, יוכלו מעתה מפתחים לנצל במלואן את האפשרויות של פלטפורמת TensorFlow. תוספת זו מקדמת פיתוח של יישומי קצה המשתמשים בבינה מלאכותית (AI) ובלמידת מכונה (ML), תוך ביטול הצורך בקידוד ידני של הרשתות העצביות, מה שיוביל להאצת זמן היציאה לשוק ולהשגת רמות גבוהות יותר של ביצועים.
יישום של בינה מלאכותית בהתקן קצה, לרבות התקנים המשתמשים בקול ובשמע כממשק המשתמש שלהם, מצריך הרצה של מודל ההיסק על ההתקן. לצורת יישום כזו יש יתרונות מרובים:
– מבטלת את ההשהיה הכרוכה בשליחת נתונים לשירותי ענן והמתנה עד שהתגובה תישלח בחזרה אל ההתקן.
– מצמצמת את צריכת ההספק הנלווית לכמויות גדולות של שליחת/קבלת נתונים על גבי רשת.
– שומרת על פרטיות ומצמצמת בעיות אבטחה כיוון שהנתונים אף פעם לא עוזבים את ההתקן.
– ללא התלות בענן יכול ההתקן להתנתק מהרשת ועדיין להמשיך לפעול.
"יישומי בינה מלאכותית של קול ושמע הם צורך שכיח מאוד היום, בעידן שבו ממשקי משתמש מבוססי קול צוברים פופולריות בקרב הצרכנים," אומר איאן נאפייר, מנהל מוצר בגוגל. "תוכנת המיקרו בקרים של TensorFlow Lite בשילוב עם אופרטורים ממוטבים עבור HiFi DSP , הופכת את הפיתוח והפריסה של רשתות עצביות חדשניות על DSPs AUDIO דלי הספק ומוגבלים בזיכרון, למשימה קלה מאי-פעם."
"האפשרות של למידת מכונה בקצה, חוסכת הספק, מגנה על הפרטיות ומצמצמת משמעותית את ההשהיות," מסבירה ייפנג ליו, מנהלת חטיבת IP קול ושמע בקיידנס. " Tensilica HiFi DSPsהם מעבדי האותות הדיגיטליים הנפוצים ביותר בתחומים של שמע, קול ודיבור מבוסס בינה מלאכותית. התמיכה עבור TensorFlow Lite for Microcontrollers מאפשרת לבעלי הרישיונות שלנו לשלב חדשנות במוצריהם באמצעות יישומי למידת מכונה כמו איתור מילות מפתח, איתור סצנות שמע, הפחתת רעש וזיהוי קול, עם ההבטחה שהם יוכלו לפעול עם צריכת הספק נמוכה במיוחד."
