边缘应用依靠GPU实现AI推理考虑SWaP限制
发布时间:2021/6/8 19:13:29 访问次数:350
NVIDIA Turing架构的图形模块,以加速边缘AI推理,适用于对尺寸、重量与功耗(SWaP)有严格限制的应用。
有越来越多的边缘应用依靠GPU 实现AI 推理,同时必须考虑SWaP限制。
嵌入式MXM图形模块可提供强大的计算能力,将边缘处的数据转换为可执行的洞察,且采用符合系统集成商、独立软件供应商和原始设备制造商需求的标准规格,兼顾性能与功耗。
制造商: Analog Devices Inc.
产品种类: 加速计
RoHS: 详细信息
传感器类型: 2-axis
传感轴: X, Y
加速: 1.7 g
灵敏度: 1000 mV/g
输出类型: Analog
接口类型: -
分辨率: -
电源电压-最大: 6 V
电源电压-最小: 3 V
工作电源电流: 700 nA
最小工作温度: - 40 C
最大工作温度: + 125 C
安装风格: SMD/SMT
封装: Cut Tape
封装: MouseReel
封装: Reel
高度: 1.98 mm
长度: 5 mm
系列: ADXL203
类型: Dual Axis iMEMS Accelerometer
宽度: 5 mm
商标: Analog Devices
工作电源电压: 5 V
产品类型: Accelerometers
工厂包装数量: 3000
子类别: Sensors
单位重量: 158 mg

相关应用包括医学影像、工业自动化、生物识别访问控制、自主移动机器人、交通、航天和国防等。随着边缘AI应用的普及,业界对高性能、低功耗GPU模快的需求也与日俱增。
面向车规级的Automotive Sensor (AT) Series片上ISP二合一图像传感器SC120AT,以及车规级Raw Sensor SC100AT,以卓越产品赋能车载CIS应用领域。
随着自动驾驶辅助系统ADAS与AI应用崛起,车载摄像头作为汽车上重要的传感入口,在智能汽车中的地位越来越重要。

(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)
NVIDIA Turing架构的图形模块,以加速边缘AI推理,适用于对尺寸、重量与功耗(SWaP)有严格限制的应用。
有越来越多的边缘应用依靠GPU 实现AI 推理,同时必须考虑SWaP限制。
嵌入式MXM图形模块可提供强大的计算能力,将边缘处的数据转换为可执行的洞察,且采用符合系统集成商、独立软件供应商和原始设备制造商需求的标准规格,兼顾性能与功耗。
制造商: Analog Devices Inc.
产品种类: 加速计
RoHS: 详细信息
传感器类型: 2-axis
传感轴: X, Y
加速: 1.7 g
灵敏度: 1000 mV/g
输出类型: Analog
接口类型: -
分辨率: -
电源电压-最大: 6 V
电源电压-最小: 3 V
工作电源电流: 700 nA
最小工作温度: - 40 C
最大工作温度: + 125 C
安装风格: SMD/SMT
封装: Cut Tape
封装: MouseReel
封装: Reel
高度: 1.98 mm
长度: 5 mm
系列: ADXL203
类型: Dual Axis iMEMS Accelerometer
宽度: 5 mm
商标: Analog Devices
工作电源电压: 5 V
产品类型: Accelerometers
工厂包装数量: 3000
子类别: Sensors
单位重量: 158 mg

相关应用包括医学影像、工业自动化、生物识别访问控制、自主移动机器人、交通、航天和国防等。随着边缘AI应用的普及,业界对高性能、低功耗GPU模快的需求也与日俱增。
面向车规级的Automotive Sensor (AT) Series片上ISP二合一图像传感器SC120AT,以及车规级Raw Sensor SC100AT,以卓越产品赋能车载CIS应用领域。
随着自动驾驶辅助系统ADAS与AI应用崛起,车载摄像头作为汽车上重要的传感入口,在智能汽车中的地位越来越重要。

(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)