低功率可編程芯片製造商晶格半導體通過以前的版本增強了其晶格Sensai硬件和軟件堆棧的增強性能，以將始終的AI功能帶入低功率邊緣設備。
宣布稱，延遲，帶寬和隱私考慮因素正在推動OEM設計始終在線的邊緣設備，最少需要將數據發送到雲中，而IHS預測將於2025年在邊緣運行400億個設備。這些OEM可以使用Lattice Sensai為現有系統的應用環境優化了低功率AI推斷。
“在像素上，我們的專業知識是開發圖像處理和具有行業優先功能的計算機視覺解決方案，例如色彩夜視。對物聯網的興趣正在促進對支持AI應用程序諸如在場檢測或面部識別之類的智能相機的需求，” PixCellence，Inc。 Inc. CEO Seton P. Kasmir說。 “但是，智能攝像機具有嚴格的功耗和成本要求，這使得使用現成的屁股是一個挑戰。LatticeSensai Solutions stack stack允許我們輕鬆添加低功率，靈活的AI推理支持，並為我們的現有相機設計和新的相機設計，並使我們的增值產品更快地市場上的產品。”
該解決方案的增強性能是由具有8位激活量化，智能層合併和雙DSP引擎的更新的CNN IP和神經網絡編譯器驅動的。 Lattice Sensai還具有擴展的神經網絡和機器學習框架的支持，包括針對Keras，對量化的支持和針對神經網絡訓練的分數設置方案，以消除迭代後處理，以及通過USB進行簡單的神經網絡調試。可自定義的參考設計可以加速推銷對象計數，存在檢測和其他流行用例。
“我們的Sensai Stack旨在滿足AI支持的日益增長的邊緣設備需求，並且我們對市場對解決方案的反應感到鼓舞。” “除了Sensai獲得的多個行業獎項外，令人興奮的是，更廣泛的合作夥伴生態系統和客戶開發了用於始終在IoT設備（例如智能門鈴和安全攝像頭）的基於SENSAI的低功率的解決方案。”
Lanner啟動了視力分析解決方案低功率邊緣處理在四月，帶來生物識別和語音識別優勢的能力是今年巴塞羅那MWC 2019的重點。
