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NXP y NVIDIA colaboran en la implantación de modelos de IA



 

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EINDHOVEN – NXP Semiconductors N.V. (NASDAQ: NXPI) ha anunciado su colaboración con NVIDIA para integrar sus modelos de inteligencia artificial (IA) en los dispositivos de procesamiento de borde de NXP. Esta integración se ve facilitada por el entorno de desarrollo de aprendizaje automático eIQ de NXP, que ahora incluye las API TAO Toolkit de NVIDIA, lo que convierte a NXP en el primer fabricante de semiconductores que ofrece una integración tan directa para la implantación de modelos de IA en el perímetro.

El objetivo de la colaboración es acelerar el desarrollo de la IA y ofrecer a los desarrolladores un proceso simplificado para introducir modelos de IA en el mercado. Al incorporar el kit de herramientas TAO de NVIDIA al entorno de desarrollo de aprendizaje automático eIQ, los desarrolladores pueden aprovechar los modelos de IA preentrenados y personalizarlos mediante aprendizaje por transferencia. El entorno eIQ simplifica el proceso de implantación con un conjunto de software, motores de inferencia, compiladores de redes neuronales y librerías optimizadas.

Charles Dachs, vicepresidente sénior y director general de Industrial and IoT Edge en NXP, destacó la sinergia creada al combinar la experiencia de NVIDIA en el entrenamiento y las pruebas de modelos de IA con la experiencia de NXP en innovación industrial y de IoT Edge. Deepu Talla, Vicepresidente de Robótica y Edge Computing en NVIDIA, también hizo hincapié en la simplificación de la creación e implantación de modelos de IA que aporta esta colaboración.

El entorno de desarrollo de software eIQ admite algoritmos de IA en una amplia gama de microcontroladores y microprocesadores de NXP y está integrado en los entornos de desarrollo MCUXpresso SDK y Yocto Project Linux de NXP. La incorporación de las API de NVIDIA TAO a eIQ promete una plataforma unificada para la formación, optimización e implantación de modelos.

NVIDIA TAO ofrece un flujo de trabajo basado en API con una colección de modelos preentrenados que permite a los usuarios crear modelos de IA personalizados con optimizaciones que mejoran el rendimiento de la inferencia.

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