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Qualcomm annuncia AI Stack, portafoglio di prodotti per AI e reti neurali

Offre agli OEM e agli sviluppatori la possibilità di generare una funzione e di spostare lo stesso modello su diversi prodotti e livelli. [...]
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Qualcomm Technologies, Inc. ha annunciato il portafoglio Qualcomm AI Stack, dando così una accelerazione nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) e del Connected Intelligent Edge. Combinando e migliorando le sue offerte di software AI, Qualcomm AI Stack è una soluzione AI completa per OEM e sviluppatori, in grado di supportare un’ampia gamma di dispositivi intelligenti con un ampio accesso e compatibilità al software AI. Per la prima volta, un unico portafoglio di software AI funziona su tutti i dispositivi alimentati da Qualcomm Technologies, coprendo l’intera gamma di prodotti Connected Intelligent Edge, tra cui piattaforme mobile, automotive, XR, di calcolo, IoT e cloud.

Qualcomm AI Stack unifica diversi framework di AI e runtime popolari, tra cui TensorFlow, PyTorch e ONNX, librerie e servizi per gli sviluppatori, software di sistema, strumenti e compilatori, in modo che qualsiasi funzione di AI sviluppata per un dispositivo possa essere facilmente distribuita su altri.

Questo portafoglio completo offre accesso diretto al Qualcomm AI Engine e ai core AI dedicati su Qualcomm Cloud AI 100 utilizzando Qualcomm AI Engine direct. Come parte della nuova offerta, il Qualcomm AI Engine direct sarà ora scalabile su tutti gli acceleratori AI all’interno di una gamma completa di prodotti Qualcomm Technologies. Qualcomm AI Engine direct è una libreria AI che delega e distribuisce i modelli esistenti direttamente agli acceleratori AI sulle piattaforme di Qualcomm Technologies e ora offrirà agli OEM e agli sviluppatori la possibilità di sviluppare una funzione e di spostare lo stesso modello su diversi prodotti e livelli.

Il portafoglio Qualcomm AI Stack includerà anche una suite di strumenti, tra cui Qualcomm AI Model Efficiency Toolkit (AIMET), interfaccia grafica di sviluppo AI (GUI), analizzatori di modelli per favorire una quantizzazione e un’ottimizzazione migliorate e Neural Architecture Search (NAS).

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