NXP Semiconductors und NVIDIA wollen gemeinsam den Einsatz von trainierten KI-Modellen von NVIDIA auf NXPs Portfolio von Edge-Processing-Geräten ermöglichen. Das soll über die eIQ-Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen von NXP erfolgen. Mit der funktionalen Integration des NVIDIA TAO Toolkits in die eIQ-Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen sollen Entwickler ihre KI-Projekte beschleunigen können. Das Low-Code-KI-Framework NVIDIA TAO vereinfacht die Nutzung trainierter KI-Modelle und deren Feinabstimmung für spezielle Anwendungen mit Transfer Learning. Die eIQ-Entwicklungsumgebung von NXP erleichtert die Bereitstellung dieser Modelle für den Edge-Bereich mittels eines Zusammenspiels von Software, Inferenz-Engines, neuronalen Netzwerk-Compilern und optimierten Bibliotheken. Anwender sollen von einer schnelleren KI-Entwicklung, dem Zugang zu einer Bibliothek mit vorab getesteten KI-Modellen und der Möglichkeit, diese auf dem breiten Portfolio an Edge-Prozessoren von NXP einzusetzen, profitieren.
„KI-Innovationen prägen die Zukunft in einer intelligenten vernetzten Welt“, sagt Charles Dachs, Senior Vice President und General Manager, Industrial and IoT Edge, NXP. „Die Kombination von NVIDIAs Expertise beim Training und Testen von KI-Modellen mit NXPs langjähriger Erfahrung bei Innovationen im industriellen und im IoT-Edge-Bereich schafft Synergien, die es unseren Kunden ermöglichen, ihre KI-Modelle schnell und einfach auf den Markt zu bringen.“
Die Software-Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen erlaubt den Einsatz von KI-Algorithmen auf dem breiten Portfolio an Mikrocontrollern und Mikroprozessoren von NXP. Sie ist vollständig in die MCUXpresso SDK und die Yocto Project Linux-Entwicklungsumgebungen von NXP integriert. So können Entwickler leicht umfassende Anwendungen auf Systemebene entwickeln.
