【Arm的AI世界】以ExecuTorch與TOSA讓PyTorch在Arm平台順利運作
Arm與Meta密切合作在ExecuTorch導入對Arm裝置的初步支援，以Tensor運算子集架構(TOSA)為基礎擷取類神經網路，並利用Ethos NPU在行動及嵌入式平台加速關鍵的ML工作負載…快來了解如何使用PyTorch及ExecuTorch以TOSA將圖形匯出至Arm平台！
Arm新一代Ethos-U NPU與IoT參考設計平台亮相
Arm的嵌入式AI加速器Ethos-U系列NPU再添新成員U85；與上一代產品相比，Ethos-U85的效能號稱提升四倍，並提高了20%功耗效率…
【Arm的AI世界】縮小Edge AI的技能落差
希望運用新型AI和機器學習工作負載的邊緣AI開發團隊，大部分都面對技能落差的問題，導致團隊沒有足夠能力最佳化及加速裝置內的AI。所以有哪些關鍵落差持續存在？讓我們深入探討各個領域的挑戰以及解決方案。
OpenVINO 2024.0：為開發者提供更高性能、更強大支援
OpenVINO 2024.0來了！我們很高興在這個版本推出一系列強化功能，目標是在快速發展的AI領域賦予開發者更強大的能力；新版本透過動態量化、改善的GPU最佳化以及對混合專家(MoE)模型架構的支援，增強了大語言模型(LLM)的性能。OpenVINO 2024.0讓開發者能有效利用AI加速，這也要感謝來自社群的持續貢獻。
用OpenVINO與NNCF最佳化Whisper語音辨識模型
本文示範如何以OpenVINO與Optimum Intel載入並執行Whisper與Distil-Whisper模型進行音訊轉錄任務，以及如何使用NNCF對這些模型執行INT8訓練後量化；接著在橫跨多種CPU的裝置上以大規模語音轉文字資料集評估這些模型。
如何在Google Colab上運行OpenVINO Open Model Zoo範例
本篇文章會以OMZ 影像分類(Classification) Public Pre-Trained Models為例，說明如何在Colab 上直接運行Intel Open Model Zoo。