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​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:298

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)

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