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NVIDIA y Arm se asocian para llevar el aprendizaje profundo a la IoT

[16/04/2018] NVIDIA y Arm anunciaron su alianza para llevar la inferencia del aprendizaje profundo a miles de millones de aparatos electrónicos para clientes minoristas y dispositivos de Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) que se lanzarán al mercado global.

Según el acuerdo, NVIDIA y Arm integrarán la arquitectura del acelerador de aprendizaje profundo de NVIDIA (NVDLA) de código abierto en la plataforma Project Trillium de Arm para el aprendizaje de máquinas. La colaboración facilitará que los fabricantes de chips de IoT integren la inteligencia artificial en sus diseños y puedan vender productos accesibles e inteligentes a miles de millones de clientes en todo el mundo.

"La inferencia será una capacidad esencial de cada dispositivo de IoT en el futuro, señaló Deepu Talla, vicepresidente y gerente general de Máquinas Autónomas de NVIDIA. "Nuestra sociedad con Arm impulsará esta ola de adopción, ya que permite a cientos de fabricantes de chip incorporar la tecnología de aprendizaje profundo.

"La aceleración de la inteligencia artificial en el límite es fundamental para hacer realidad la visión de Arm de conectar un billón de dispositivos de IoT, anotó, por su parte, Rene Haas, vicepresidente ejecutivo y presidente del Grupo IP en Arm. "El día de hoy, damos un paso más hacia esa visión, al incorporar NVDLA a la plataforma Arm Project Trillium, para que todo nuestro ecosistema se beneficie de inmediato con la experiencia y las capacidades que nuestras dos empresas pueden aportar a la inteligencia artificial y la IoT.

NVDLA es una arquitectura gratuita y abierta que se basa en NVIDIA Xavier (un sistema en un chip de máquinas autónomas) y fomenta un método estándar para diseñar aceleradores de inferencia de aprendizaje profundo. La arquitectura modular de NVDLA es escalable, altamente configurable y se diseñó para simplificar la integración y la portabilidad.

La integración de NVDLA con Project Trillium brindará a los desarrolladores de aprendizaje profundo los niveles de rendimiento más altos, al mismo tiempo que les permitirá aprovechar la flexibilidad y la escalabilidad en una amplia variedad de dispositivos de IoT.