問題の説明: ディープ ラーニング ターゲット検出モデルはエッジ コンピューティング デバイスに展開されることがよくありますが、展開に一般的に使用されるエッジ コンピューティング デバイスは何ですか。
質問と回答：
ディープ ラーニング ターゲット検出モデルをエッジ コンピューティング デバイスに展開するには、通常、デバイスのコンピューティング能力、メモリ、消費電力などの要素を考慮する必要があります。ディープ ラーニング オブジェクト検出モデルの展開に一般的に使用されるエッジ コンピューティング デバイスをいくつか示します。
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NVIDIA Jetson シリーズ: NVIDIA の Jetson シリーズは、エッジ コンピューティングおよび組み込みディープ ラーニング タスク用に特別に設計されたデバイスです。Jetson Nano や Jetson Xavier NX などのモデルは、強力な GPU アクセラレーションを提供し、ディープ ラーニング ターゲット検出モデルの展開に適しています。
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Intel Movidius シリーズ: Intel の Movidius シリーズには、ビジョンおよびディープラーニング推論タスクに重点を置いた Myriad X や Myriad 2 などのプロセッサが含まれています。これらのプロセッサをさまざまなエッジ デバイスに統合して、効率的なニューラル ネットワーク推論機能を提供できます。
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Coral シリーズ: Google の Coral シリーズには、ディープラーニング推論を高速化するために使用される Edge TPU (Tensor Processing Unit) などのハードウェアが含まれています。Coral デバイスは組み込みシステムや一部の IoT デバイスに適しており、高いパフォーマンスとエネルギー効率を提供します。
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Raspberry Pi: Raspberry Pi は、一部の軽量の深層学習オブジェクト検出モデルに適した低コストの組み込みコンピューティング デバイスです。特にRaspberry Pi 4以降では性能が向上しています。
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NXP i.MX シリーズ: NXP の i.MX シリーズは、産業、自動車、IoT アプリケーションで広く使用されている組み込みプロセッサ ファミリです。一部のモデルは、深層学習タスクに適したハードウェア アクセラレーションを備えています。
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ザイリンクス シリーズ:一部のザイリンクス FPGA (フィールド プログラマブル ゲート アレイ) および ACAP (アダプティブ コンピューティング アクセラレーション プラットフォーム) 製品は、ディープ ラーニング推論を高速化するために使用でき、一部のエッジ コンピューティング シナリオに適しています。
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Huawei Ascend シリーズ: Huawei の Ascend シリーズには、AI 推論タスクに焦点を当てた NPU チップが含まれています。一部の Huawei デバイスには、エッジでのディープラーニング展開用に Ascend チップが統合されています。
今論文を読んでいると、最初のタイプが一番多く見られます。