莱迪思博客

Watch the Lattice sensAI Solutions Stack Deliver Low Power Smart Vision to the Edge

观看演示视频,了解莱迪思sensAI解决方案如何将低功耗智能视觉应用到网络边缘设备

Posted 07/10/2019 by Hussein Osman

如果您没能去参观2019年嵌入式视觉峰会,请查看莱迪思sensAI最新的演示示例,了解智能视觉能在网络边缘设备上的应用。

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sensAI 2.0 Blog

莱迪思新版sensAI实现10倍的性能提升,助力网络边缘AI设备

Posted 05/20/2019 by Hussein Osman

一年前,我们发布了莱迪思sensAI解决方案。自那以后,网络边缘AI的需求与日俱增。让我们看一组来自Tractica的数据:截止2025年,网络边缘AI芯片组的市场规模将达到516亿美元(是基于云端AI芯片预计收入的三倍多)。市场为何对支持网络边缘AI的芯片如此感兴趣呢?

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Architecting Low Power AI

终端AI的系统架构选择

Posted 11/14/2018 by Deepak Boppana

低功耗特性何时才能成为致胜的决定因素?当然是在设计网络边缘设备上实时在线的AI推理解决方案时。在此情况下,功耗必须低至毫瓦级别。试想一下:网络边缘AI可以解决现实生活中的各种问题,它将变得无处不在。

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Home is where AI is

有AI,才有家

Posted 09/04/2018 by Hussein Osman

在不久的将来,大多数家庭都将拥有Siri、Alexa和Google Home和其他类似的智能家居设备。而很多家庭这三样统统都有了。接纳如此复杂的人工智能系统作为日常居家生活的一部分,正是人们想象、构思、创新、实验……

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Mobile-Influenced FPGAs Going Broad

移动FPGA舞台愈发广阔

Posted 04/17/2018 by Hussein Osman

智能网络边缘解决方案实施起来非常复杂,为设计工程师带来诸多挑战,比如在各类应用中实现新接口和传统接口的互连。比如,有的应用要求计算引擎能够以低功耗、低成本收集并处理数据。

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Form Follows Function – Selecting the Best Lattice FPGA

形随意动,形式追随功能 – 选择最优莱迪思FPGA

Posted 04/03/2018 by Gordon Hands

你也许会疑惑:“一位19世纪的建筑设计师和FPGA能有什么关系?”其实,许多系统设计师要做的一个重要决定就是,下一个项目中该使用哪个FPGA产品系列。莱迪思目前提供四个系列的FPGA:iCE, ECP, Mach和CrossLink。人们很容易会把FPGA想象成空白画布,等着数字逻辑将它填满。

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Neural Networks at the Edge

实现网络边缘人工神经网络应用

Posted 07/05/2017 by Hussein Osman

想象一下可以区分入侵者和邻居家小狗的私人安全系统,可以扫描房间并在没有人的情况下自动关闭的智能电视以及可以在犯罪发生之前进行侦查分析和可疑行为识别的摄像头。网络边缘人工神经网络应用的潜力无限。

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When Less is More: How Signal Aggregation Can Simplify Your Design

大道至简:实现信号聚合以简化设计

Posted 02/28/2017 by Abdullah Raouf

当一个移动应用设计工程师可不容易。每当发现令人兴奋的全新功能时,他们需要决定如何将这些新元素添加到已经“拥挤不堪”的设计中。智能手机和全新的实时在线监控功能就是很好的例子。设计工程师添加的每个用于支持实时在线监控和情境感知的传感器都必须不断地向应用处理器(AP)发送数据。

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CES 2017

CES 2017热点回顾

Posted 01/17/2017 by Elena Champion

CES已悄然走过50个年头,而CES2017展会仍熠熠生辉。数十万观众涌入位于拉斯维加斯的展会现场,一睹将会成为来年主题的最新技术。在为期4天的展会中,消费电子市场的巨头以及新秀为我们带来了众多产品和技术,让我们对更加便捷、高效的生活满怀憧憬。我将带您回顾一些展会上呈现的技术发展趋势以及莱迪思对于这些技术的支持。

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Distributed-Heterogeneous-Processing

分布式异构处理为FPGA打开全新的应用领域

Posted 12/20/2016 by Abdullah Raouf

传感器的成本不断降低,同时市场对于更高性能I/O接口以及“实时在线、实时感知”功能的需求越来越高,这对电池供电移动设备的设计者提出了新的挑战。从手机、无人机、可穿戴产品到工业设备领域,工程师们面临着同样的问题。

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