高通收购边缘 AI 开发初创公司 Edge Impulse
快速阅读: 《硅角度》消息,高通技术公司收购了加州圣何塞的初创公司边缘脉冲,后者帮助开发者在联网设备上运行人工智能模型。边缘脉冲提供了一个云端平台,用于训练和优化AI模型,并提供数据处理和模型部署工具。此次收购正值高通推出专为联网设备设计的骁龙处理器系列之后。边缘脉冲将继续支持更多硬件平台,包括MCU、CPU、GPU和NPU。
高通技术公司收购了边缘脉冲公司,这是一家帮助开发者在联网设备上运行人工智能模型的初创公司。两家公司今天宣布了这笔交易,但未披露财务条款。
位于加利福尼亚州圣何塞的边缘脉冲公司在被收购前从投资者那里筹集了五千四百万美元。该公司提供一个云端平台,企业可以使用它来训练针对联网设备优化的人工智能模型。据边缘脉冲公司称,其软件已被全球超过十七万名开发者使用。
专为边缘运行优化的人工智能模型通常是基于传感器数据训练的。例如,设计用于检测工业设备过热的神经网络可能基于生产线温度测量值进行训练。边缘脉冲提供了将此类测量结果转化为人工智能训练数据集的功能。
该公司的平台包括工具,AI团队可以使用这些工具创建数据管道。这些是自动化部分组装训练数据集工作的软件工作流。此类工作流可以过滤重复和错误记录。
边缘脉冲的平台还提供用于执行特征工程的工具。这是将原始传感器数据压缩成更容易被人工智能模型处理的形式的任务。开发人员可以将一系列温度读数简化为一个平均值以便于分析。
软件团队创建训练数据集后,边缘脉冲帮助识别适合当前项目的AI模型架构。联网设备通常具有有限的处理能力。边缘脉冲展示了不同AI架构所需的硬件要求,这使得更容易找到能够在公司联网设备上高效运行的架构。
开发人员使用边缘脉冲训练自定义AI模型后,该平台将算法打包成C++库。C++是一种比AI开发首选的Python更具硬件效率的编程语言。它可以将神经网络的内存使用减少百分之六十以上。
该公司提供其开发平台以及一款名为砖块ML的设备。这是一种紧凑的矩形计算模块,旨在运行AI模型。公司可以将其附接到工业设备上,收集传感器读数并使用板载神经网络本地分析数据。
“边缘脉冲为开发者提供了一种实现数据自动收集、简化模型训练、提供高级优化工具,并支持一键部署到多种硬件的工具,”边缘脉冲联合创始人兼CEO扎克·谢尔比今天在一篇博客文章中写道。
高通对边缘脉冲的收购是在芯片制造商推出针对联网设备优化的骁龙处理器系列几周后。产品线中的一些芯片集成了用于运行AI模型的图形处理单元。其他芯片具备可靠性优化,可在零度以下温度下运行。
目前,边缘脉冲支持两种骁龙处理器:QCS6490和QCS5430。这两种芯片均可用于驱动坚固的移动设备,而后者模块也适用于机器人项目。被高通收购后,边缘脉冲计划扩展对更多骁龙处理器的支持。
“除了支持高通的技术硬件外,我们还将继续支持来自广泛合作伙伴的边缘硬件,包括MCU、CPU、GPU和NPU,”谢尔比详细说明。
照片:高通
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