德州儀器推出六款基于Arm Cortex的視覺處理器 支持邊緣AI
時間：2025-12-10 18:46:15 來源：桑間濮上網 作者：知識 閱讀：756次
3 月 21 日消息，德州的視德州儀器 (TI) 宣布推出由六款基于 Arm Cortex 的儀器于視覺處理器組成的全新系列，使設計人員能夠在可視門鈴、推出蘇州吳江（全套服務）上門按摩vx《134-8006-5952》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達機器視覺和自主移動機器人等應用中，款基以更低成本和更高能效增加更多視覺和人工智能 (AI) 處理功能。覺處
該全新系列包括 AM62A、理器AM68A 和 AM69A 處理器，支持由開源評估和模型開發工具以及可通過業界通用應用程序編程接口 (API)、邊緣框架和模型進行編程的德州的視蘇州吳江（全套服務）上門按摩vx《134-8006-5952》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達通用軟件提供支持。利用這個由視覺處理器、儀器于軟件和工具組成的推出平臺，設計人員可以輕松跨多個系統開發和擴展邊緣 AI 設計，款基同時縮短產品上市時間。覺處
在低功耗邊緣 AI 應用中實現視覺處理和深度學習功能時，理器德州儀器的支持新型視覺處理器通過消除成本和設計復雜性障礙，將智能從云端帶到現實世界。
這些處理器采用片上系統 (SoC) 架構，該架構支持廣泛集成。集成組件包括 Arm Cortex-A53 或 Cortex-A72 中央處理單元、第三代德州儀器圖像信號處理器、內部存儲器、接口和硬件加速器，可為深度學習算法提供每秒 1 萬億次至 32 萬億次運算 TOPS (注：Tera Operations Per Second 是處理器運算能力單位) 的 AI 處理功能。
該系列中的視覺處理器包括：
● AM62A3、AM62A3-Q1、AM62A7 和 AM62A7-Q1，它們可在諸如門鈴攝像頭和智能零售系統的應用中支持一到兩個小于 2W 的攝像頭。該系列包括業界成本較低的 1 TOPS 視覺處理器 AM62A3。
● AM68A 可以在機器視覺等應用中支持 1 到 8 個攝像頭，以及適用于高級視頻分析的高達 8 TOPS 的 AI 處理功能。
● AM69A 可在邊緣 AI 盒、自主移動機器人和交通監控系統等高性能應用中，針對 1 至 12 個攝像頭實現 32 TOPS 的 AI 處理功能。
從 2023 年第二季度開始，設計人員可以通過德州儀器的免費開源工具 Edge AI Studio 的公測版，縮短其邊緣 AI 應用的上市時間。這款基于 Web 且功能豐富的工具允許用戶能夠使用自我創建的模型和德州儀器優化的模型來快速、輕松地開發和測試 AI 模型，并且這些模型也可使用自定義數據進行重新訓練。
該全新系列包括 AM62A、理器AM68A 和 AM69A 處理器，支持由開源評估和模型開發工具以及可通過業界通用應用程序編程接口 (API)、邊緣框架和模型進行編程的德州的視蘇州吳江（全套服務）上門按摩vx《134-8006-5952》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達通用軟件提供支持。利用這個由視覺處理器、儀器于軟件和工具組成的推出平臺，設計人員可以輕松跨多個系統開發和擴展邊緣 AI 設計，款基同時縮短產品上市時間。覺處
在低功耗邊緣 AI 應用中實現視覺處理和深度學習功能時，理器德州儀器的支持新型視覺處理器通過消除成本和設計復雜性障礙，將智能從云端帶到現實世界。
這些處理器采用片上系統 (SoC) 架構，該架構支持廣泛集成。集成組件包括 Arm Cortex-A53 或 Cortex-A72 中央處理單元、第三代德州儀器圖像信號處理器、內部存儲器、接口和硬件加速器，可為深度學習算法提供每秒 1 萬億次至 32 萬億次運算 TOPS (注：Tera Operations Per Second 是處理器運算能力單位) 的 AI 處理功能。
該系列中的視覺處理器包括：
● AM62A3、AM62A3-Q1、AM62A7 和 AM62A7-Q1，它們可在諸如門鈴攝像頭和智能零售系統的應用中支持一到兩個小于 2W 的攝像頭。該系列包括業界成本較低的 1 TOPS 視覺處理器 AM62A3。
● AM68A 可以在機器視覺等應用中支持 1 到 8 個攝像頭，以及適用于高級視頻分析的高達 8 TOPS 的 AI 處理功能。
● AM69A 可在邊緣 AI 盒、自主移動機器人和交通監控系統等高性能應用中，針對 1 至 12 個攝像頭實現 32 TOPS 的 AI 處理功能。
從 2023 年第二季度開始，設計人員可以通過德州儀器的免費開源工具 Edge AI Studio 的公測版，縮短其邊緣 AI 應用的上市時間。這款基于 Web 且功能豐富的工具允許用戶能夠使用自我創建的模型和德州儀器優化的模型來快速、輕松地開發和測試 AI 模型，并且這些模型也可使用自定義數據進行重新訓練。
(責任編輯：探索)
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