ГлавнаяНовостиБрифинг СМИ СТМИКРОЛЕКТРОНИКИ на Edge AI Vision

Брифинг СМИ СТМИКРОЛЕКТРОНИКИ на Edge AI Vision



На брифинге Stmicroelectronics в медиа -брифинге была представлена ​​новая серия MCU STM32, которая была предназначена для влияния на Edge AI.Хотите узнать больше о мероприятии?Читайте здесь!

22 января 2025 года STMicroelectronics провела брифинг в СМИ, где он разделял свое видение использования своего опыта в обработке для решения рынка Edge AI в рамках промышленных, бизнес -технологий и потребительской электроники.В ходе мероприятия Stmicroelectronics представила новую серию микроконтроллера STM32 (MCU), предназначенную для создания возможностей в этих отраслях.Компания подчеркнула, как новый микроконтроллер будет поддерживать приложения Edge AI, удовлетворяя спрос в различных технологических секторах.

Шридхар Эфирадж, Технический маркетинг - MCU общего назначения в Stmicroelectronics India, представлял компанию на мероприятии.Он обсудил новую серию Edge AI в семье MCU STM32, самой мощной серии, созданной на сегодняшний день.Ethiraj отметил, что новая серия будет привлекать возможности машинного обучения (ML) для встроенных устройств, доставляя ИИ для чувствительных к затрат и клиентам, заботящимся о электроэнергии.

Презентация началась с обзора важности Edge AI и ее потенциальных приложений, прежде чем выделиться ключевые особенности MCU STM32N6.Ethiraj сообщил, что продукт предлагается в двух версиях: одна с ускорителем нейронного искусства STMICRO, а один без, обеспечивая гибкость пользователей на основе их потребностей и приложений.

Сравнивая новый MCU с предыдущим MCU STM32, Эфирадж объяснил, что новая версия улучшает скорость обработки и предлагает дополнительные функции, включая энкодер H.264, 1 Gigabit Ethernet с TSN и CSI-2, расширяющие возможности для клиентов.

Обращаясь к вопросам об ограничениях новой серии MCU Plus NPU, он упомянул, что компания все еще работает над улучшениями и будет продолжать инновации при поддержке своей команды R & D.

Событие завершилось демонстрацией выбора выборки на основе STM32N6, демонстрирующего объект.Используя NPU, образец был в состоянии обнаружить несколько объектов одновременно с заметной скоростью в процессе обнаружения.