用OpenVINO C# API部署YOLOv9目標檢測和實例分割模型
YOLOv9模型是YOLO系列即時目標檢測演算法中的最新版本，代表著該系列在準確性、速度和效率方面的又一次重大飛躍。在本文中，我們將結合OpenVINO C# API使用最新發佈的OpenVINO 2024.0部署YOLOv9目標檢測和實例分割模型。
為AI/ML工作負載最佳化 Alif新推BLE MCU
Alif Semiconductor推出首款專為AI/ML工作負載最佳化硬體的藍牙低功耗(BLE)無線微控制器(MCU)新產品Balletto系列；能讓各大製造商能在真無線立體聲(TWS)耳機中採用，支援語音識別、自適應消除雜訊、人聲定位追蹤及波束成形等AI/ML功能，亦可於生活型智慧手環和其他受空間限制的裝置上實現感測器融合。
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…
以服務精神經營Edge AI市場 DeepMentor志在實現「模型經濟」
DeepMentor目前的解決方案，是以獨家的AI模型/演算法微型化軟體技術為基礎，搭配名為DeepLog的自有AI處理器(TPU)軟IP，以及DMAI系列AI加速硬體系統(Arm架構加速卡DMAI FPGA與Intel x86架構DMAI-700/900)，提供涵蓋模型訓練、ASIC設計、嵌入式系統軟硬體整合的客製化Edge AI應用落地服務。
【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。
Nvidia GTC 2024 提出的 FP8/FP4 如何加速AI訓練及推論
新一代 GPU Blackwell B200 在硬體端提供了 FP4 計算能力，單片就可達 20 petaFLOPS，二片 B200 組成的 GB200 在訓練性能是前一代 H100 的 4 倍，推論性能更高達 7 倍。若再將 36個 CPU 加上 72 個 GPU 組成「GB200 NVL72」超大型伺服器，則 FP8 訓練能力可高達 720 petaFLOPS， FP4 推論能力更高達1.44 exaFLOPS。而究竟什麼是 FP8 / FP4 呢？本篇文章會簡單幫大家科普一下。
0514邊緣系統VLM視覺理解推論實作工作坊
