分析和機器學習涵蓋廣泛的工業應用領域,如預測性維護、基於數字雙模型的控製、異常檢測以及許多其它用例。AMD 和 AMD 生態係統基於用戶趨勢提供多種不同的方法來滿足這些邊緣應用需求。
在過去的四年中,AMD 為開發完整的端到端流程進行了廣泛的工作,使軟件真人百家乐游戏开户 、硬件真人百家乐游戏开户 和數據科學家可以利用現有的 AI/ML 生態係統。在此範例中,我們設計了工具 (Vitis AI) ,使我們的客戶能夠直接解析從流行 ML 框架中保存的模型圖形和訓練權重。目前,此框架包含 Caffe、Pytorch 和 TensorFlow。我們已開發了剪枝、量化工具、編譯器、運行時和高效的可編程 IP,可讓我們在各種平台上以及在邊緣或流行的雲和服務器架構中部署您的網絡。
PYNQ 提供 Python 助力的控製、邊緣分析和機器學習。PYNQ 是 AMD 自適應 SoC 的一個軟硬件框架,可利用可編程硬件預處理傳感器及其它類型的數據,因此軟件分析在嵌入式處理器中非常高效。PYNQ 平台支持所有主要的 python 庫,如 Numpy、Scikit-Learn 和 Pandas 等。
工業趨勢是由以下因素驅動的處理從雲到邊緣的部分轉移:
AMD 提供業界最強大的單芯片端點嵌入式處理平台來順應該趨勢。此外,AMD 自適應 SoC 现金网博e百 係列以及與領先雲服務提供商的生態係統合作夥伴關係,不僅有助於在整個雲端和端點分布任務,而且還可將應用從雲端轉移至端點。
工業物聯網 (IIoT) 正迅速促成雲連接協作控製係統的商機,這些係統可使用機器學習為工業資產敲開一係列新一代功能之門。工業控製係統供應商正在實現這一願景,他們將滿足對集成型邊緣至雲解決方案(將加速其上市進程)的需求。通過 AWS IoT,AMD 可在邊緣和雲之間提供差異化的協作機器學習功能。
工業物聯網 (IIoT) 正迅速促成雲連接協作控製係統的商機,這些係統可使用機器學習為工業資產敲開一係列新一代功能之門。工業控製係統供應商正在實現這一願景,他們將滿足對集成型邊緣至雲解決方案(將加速其上市進程)的需求。通過 Microsoft Azure IoT,AMD 可在邊緣和雲之間提供差異化的協作機器學習功能。
解決方案提供商 | 說明 | 器件支持 |
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有些工業和醫療保健物聯網现金网博e百 需要用到 AMD IIoT 和 HcIoT 解決方案堆棧的所有模塊,所有的现金网博e百 都或多或少會用到一些模塊。AMD IIoT 和 HcIoT 解決方案堆棧包括 AMD 及生態係統的構建塊,其可在整個工業和醫療物聯網平台間使用。使用 AMD 工業和醫療保健物聯網係統,您不一定要從零開始。探索 AMD IIoT 和 HcIoT 解決方案堆棧的不同元素,不僅可最小化開發時間和開發成本,而且還可最大化在您的新一代工業和醫療保健物聯網平台上對設計的重複使用。