STMicroelectronics 繼續(xù)擴展其面向嵌入式 AI 開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家的解決方案，推出一套業(yè)界首創(chuàng)的全新工具和服務，通過輔助硬件和軟件決策，以更快、更復雜的方式將邊緣 AI 技術推向市場。IEiesmc
STM32Cube.AI Developer Cloud開放了對圍繞行業(yè)領先的 STM32 微控制器 (MCU) 系列構(gòu)建的廣泛在線開發(fā)工具套件的訪問。IEiesmc
執(zhí)行副總裁 Ricardo De Sa Earp 表示：“我們的目標是提供最好的硬件、軟件和服務，以應對嵌入式開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家面臨的挑戰(zhàn)，使他們能夠更快、更輕松地開發(fā)邊緣 AI 應用程序。”通用微控制器子組，意法半導體。“今天，我們推出了世界上第一個 MCU 人工智能開發(fā)者云，它與我們的 STM32Cube.AI 生態(tài)系統(tǒng)密切合作。這個新工具帶來了通過云在 STM32 硬件上遠程基準測試模型的可能性，以節(jié)省工作量和成本。IEiesmc
為了滿足對基于邊緣 AI 的系統(tǒng)不斷增長的需求，STM32Cube.AI 桌面前端包括供開發(fā)人員從訓練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡驗證和生成優(yōu)化的 STM32 AI 庫的資源。現(xiàn)在，該工具的在線版本 STM32Cube.AI Developer Cloud 對此進行了補充，提供了一系列行業(yè)首創(chuàng)，包括：IEiesmc
無需事先安裝軟件即可為 STM32 微控制器生成優(yōu)化 C 代碼的在線界面。數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)人員受益于 STM32Cube.AI 經(jīng)驗證的神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化性能來開發(fā)邊緣 AI 項目。IEiesmc
訪問 STM32 model zoo，這是一個可訓練的深度學習模型和演示的存儲庫，可加快應用程序開發(fā)。在發(fā)布時，可用的用例包括用于活動識別和跟蹤的人體運動感應、用于圖像分類或?qū)ο髾z測的計算機視覺、用于音頻分類的音頻事件檢測等等。這些托管在 GitHub 上，可以自動生成針對 STM32 優(yōu)化的“入門”包。IEiesmc
訪問世界上第一個針對 STM32 板上邊緣 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡的在線基準測試服務。可通過云訪問的電路板農(nóng)場提供范圍廣泛的 STM32 電路板，定期更新，使數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)人員能夠遠程測量優(yōu)化模型的實際性能。IEiesmc
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