サリー・ワード・フォックストンによる EE Timesポッドキャスト
このポッドキャストでは、サリーがSilicon LabsのMatt Maupin氏とDan Kozin氏に、AIアクセラレーション機能を備えた同社のワイヤレスIoTチップ、この機能が必要なユースケース、アクセラレータがデバイスのディープ スリープ モードにどのように適合するか、AIが同社のソフトウェア スタックとどのように連携するかについて話を聞きます。
サリー・ワード・フォックストン: 人工知能と機械学習に関する最も興味深い技術ストーリーを詳しく紹介するポッドキャスト「AI with Sally」へようこそ。AIの世界に大きな影響を与える最新のハードウェアとソフトウェアについてお話します。司会のサリー・ワード・フォックストンです。
サリー・ワード・フォックストン
人工知能と機械学習に関する最も興味深い技術ストーリーを詳しく紹介するポッドキャスト「AI with Sally」へようこそ。AIの世界に大きな影響を与える最新のハードウェアとソフトウェアについてお話します。司会のサリー・ワード・フォックストンです。
サリー・ワード・フォックストン
みなさん、お帰りなさい！
このエピソードでは、社内のマトリックス ベクトル プロセッサ設計に基づいて、専用のAIアクセラレーションをオンチップで搭載したSilicon LabsのワイヤレスIoTチップについて詳しく学びます。このインタビューでは、これらのパーツの使用例について詳しく説明しましたが、AIアクセラレータがデバイスのディープ スリープ モードにどのように適合するかから、AIをSilicon Labsのソフトウェア スタックに統合するまで、あらゆることについても説明します。
SiLabsのMatt Maupin氏とDan Kozin氏とのインタビューは、このエピソードの後半で聞くことができます。
しかし、まず… いくつかのニュース。
サリー・ワード・フォックストン
LGエレクトロニクスのスピンアウト企業は、韓国のエレクトロニクス大手のIPを、家電製品、ロボット工学、自動車分野でのAI加速のために商品化している。LGは2020年に半導体とIP部門を分社化しましたが、AiM Futureは今でもLGを顧客の1つとしています。同社のNeuroMosaic IPはすでにLGのロボット掃除機や洗濯機に搭載されて出荷されており、CESで展示されたコンセプト冷蔵庫にも搭載されていた。この冷蔵庫は、ガラスをノックするとドアの色が変わり、近づくと点滅して挨拶してくれます。AiM FutureのIPはスケーラブルで、複数のニューラル ネットワークを同時に処理できるように設計されています。このIPはエッジでの学習もサポートしており、同社によれば、ロボット掃除機はこれを利用して、稼働していない1日20時間の間に家の家具について学習できるようになるという。次の四半期には新しい世代のIPが登場する予定です。
AiM Futureについてさらに詳しく知りたい方は、eetimes.comのポッドキャスト ページに私の記事へのリンクを貼っておきます。
サリー・ワード・フォックストン
超低消費電力マイクロコントローラ企業Ambiq Microは、サブスレッショルドおよびニアスレッショルド駆動部品向けのAI SDKをリリースしました。閾値以下の電圧で動作させると大量の電力を節約できますが、それは簡単ではありません。Ambiqのテクノロジー プラットフォームでは、アナログ、デジタル、メモリ設計など50 ～ 100の設計手法を使用してこの問題を回避します。設計上、閾値以下では動作が遅くなる必要があるが、ウェアラブルデバイスにおけるAmbiqの市場では、これはそれほど問題ではない。最近の技術革新により、同社の動的電圧および周波数スケーリング スキームにさらに多くの動作ポイントが導入され、クロック速度が向上しています。同社はすでにウェアラブル機器向けに自社製マイクロコントローラーを大量に出荷している。
Neural Spot SDKを使用すると、マイクロコントローラーをPythonの一部であるかのように扱い、すぐに起動して実行できます。また、サブスレッショルド ハードウェアに精通していない場合でも、Ambiqのライブラリはプリセットを使用して電源とメモリの構成を処理します。
同社は、次回のMLPerf tinyラウンドでベンチマーク結果を提出する予定だ。ロードマップには、AI推論とフィルター加速専用のMACアクセラレータも含まれています。
Ambiq Microの詳細については、eetimes.comをご覧ください。
サリー・ワード・フォックストン
イスラエルのチップスタートアップHailoは今月3つの新製品をリリースした。同社の以前の製品であるHailo-8は、産業用ゲートウェイおよびアグリゲータ向けの26 TOPSコプロセッサでしたが、新しいファミリはCPU、DSP、Hailo AIアクセラレータを搭載したスマート カメラ向けのSoC設計になっています。新しいHailo-15シリーズには、7、11、20 TOPSを提供する3つの部分があります。電力は作業負荷によって異なりますが、先週話を聞いたHailoのCEOによると、2ワット未満で稼働させている顧客もいるそうです。これらのチップは、セキュリティ カメラやスマート シティ タイプの設備などのIPカメラ向けであり、重要なのは、Hailo-8とソフトウェア互換性があり、ソフトウェアがすでにViTなどのトランスフォーマーをサポートしていることです。アクセラレータのマイクロアーキテクチャは明らかに「似ているが改善されている」とのことで、今後数か月で詳細が明らかになるはずです。
Hailo-15シリーズの詳細については、EETimes.comのポッドキャスト ページをご覧ください。そこに私の記事へのリンクがあります。
サリー・ワード・フォックストン
テキサス州オースティンに拠点を置くワイヤレスIoTチップ企業Silicon Labsは、何百万ものスマートホームやその他のIoTデバイスに接続性をもたらすシステム オン チップ設計で有名です。同社はAIアクセラレーションに着手し、最近発表したいくつかのハイエンド設計にMVPと呼ぶ行列ベクトルプロセッサを追加した。これらのデバイスはMLPerf Tinyベンチマークの結果に何度か登場しているので、それについてもう少し詳しく知りたいと思いました。
Silicon Labsのシニア プロダクト マーケティング マネージャーであるMatt Maupin氏と、Silicon Labsのシニア プロダクト マネージャーであるDan Kozin氏との最近の会話では、AIアクセラレーションを備えたワイヤレスIoTチップのユースケースから、AIアクセラレータをデバイスのディープ スリープ モードに適合させる方法、Silicon Labsのデバイス向け統合開発環境であるSimplicity StudioへのAIの統合まで、あらゆることを話し合いました。
最初にお話しするのはMatt Maupin氏、次にDan Kozin氏です。
サリー・ワード・フォックストン
さて、番組へようこそ。今日はSilicon LabsからMatt MaupinとDan Kozinが参加し、BG24とMG24についてお話します。これは、現在、専用のAIアクセラレーションを備えた唯一のSilicon Labsパーツ ファミリです。まず、私たちが話しているデバイスがどのようなカテゴリーなのか、また、どのようなアプリケーションで使用されるのかについて、大まかに話し合うことから始めてもいいでしょうか?
マット・モーピン
はい、それに飛び込むことはできます。BG24とMG24について話すとき、このデバイスについてご存知でしょう。これらは、異なる市場に対応する2つの異なるデバイスです。つまり、BG24はBluetoothおよびBluetoothメッシュ デバイスであり、MG24はマルチプロトコル デバイスです。つまり、Bluetooth (Bluetoothメッシュ) だけでなく、Zigbee、Thread、そしてもちろんMatterなどの802.15.4テクノロジーも実行します。これはまさに今日の当社の主力デバイスであり、つまり最も機能が豊富なデバイスであり、フラッシュとRAMの容量が最も多いデバイスです。
実のところ、差別化できる機能はたくさんありますが、AI/MLはそのうちの1つにすぎません。RF用の +20 dBm出力電力などを備えており、非常に長距離で信頼性の高いRFパフォーマンスを実現します。20ビットADCなどの機能がありますが、これについては後ほど説明します。他にもたくさんあります。そこにも。ご存知のとおり、これはいわゆるセキュア ボールトのようなもので、PSA 3認証が提供されています。
つまり、これはまさに当社のハイエンドデバイスであり、そのため、多くの市場に対応しています。これは、スマート ホーム、コネクテッド メディカル、スマート シティ、コマーシャルなどの分野に対応します。このデバイスがAI/MLアクセラレータに最適なデバイスである理由の1つは、非常に多くの市場に対応できるためです。エッジでのAI/MLの可能性がさらに広がります。
サリー・ワード・フォックストン
はい、素晴らしいです。このようなワイヤレスIoTチップに専用のAIアクセラレータが必要なのはなぜでしょうか?つまり、すでにチップに搭載されているCortex M33だけで、かなりの量のAIを実現できると感じているからです。なぜこれらの特定の市場に専用のAIアクセラレーションが必要なのでしょうか?
ダン・コジン
はい、こんにちは。私はDan Kozinです。この件でMattを手伝っています。私たちはSoCだからですよね？そのため、ワイヤレスとMLを同じチップ上で実行しています。アクセラレータをそこに配置することで、ニューラル ネットワーク処理の一部をオフロードでき、ワイヤレスが遅延や中断なく動作し、同時に推論を実行できるようになります。
サリー・ワード・フォックストン
さて、なぜ自社製のアクセラレータを使用するのでしょうか?ARMや業界の他の企業からライセンスを取得してみませんか?なぜこれをハウスで開発することにしたのですか?
ダン・コジン
まあ、私たちは… 非常に多くのアプリケーションをカバーしているからです。これは純粋にML専用ではありません。当社のベクトル プロセッサで実行できる他のアプリケーションもあるため、より一般的な機能を備えるというアプローチを採用しました。そのため、MLだけでなく他の操作も高速化できます。
サリー・ワード・フォックストン
たとえば、スマートホームのようなアプリケーションでは、他にどのような操作が必要になるのでしょうか?
ダン・コジン
つまり、アクセラレータは位置認識や到着角度、出発角度などのアプリケーションもターゲットにしていました。そういう意味ではもう少し一般的な話になります。
サリー・ワード・フォックストン
つまり、アプリケーションに応じて両方に使用できる汎用ベクトルプロセッサのようなものです。…
ダン・コジン
右。
サリー・ワード・フォックストン
ベクトルプロセッサの動作について他に何か教えていただけますか?かなり一般的なようです。AIに対しても、それほど特化しているわけではありません。どのように機能するかについて少し教えていただけますか。どれくらいの大きさですか？
ダン・コジン
つまり、これは行列ベクトル プロセッサです。これはコプロセッサなので、操作をオフロードして、MCUに作業を任せ、それらの操作をオフロードできます。そこで私たちが行ったのは、そのレイヤーにいくつかの標準、Tensorflowカーネルを実装し、その操作全体をオフロードして、MCUに作業を実行させたり、スリープ状態にしたりできるようにすることです。
サリー・ワード・フォックストン
公開された資料にはAIワークロードについて記載されていると思いますが、M33でAIワークロードを実行する場合と比較して、6分の1の電力で4倍の速度が得られるということです。これら両方の数字を同時に取得できるかどうか疑問に思いました。4倍の速度で1/6の電力ですか、それともそのどちらかですか?
ダン・コジン
はい、それで… つまり、操作はアクセラレータにオフロードされることになります。アクセラレータは推論時に高速に実行されますが、実行中はMCUがスリープ状態になることがあります。つまり、速度が向上し、スリープ状態に入るのが早くなるため電力が削減され、4倍の速度と6倍の電力が得られます。
サリー・ワード・フォックストン
完璧。
ダン・コジン
もちろんアプリケーションに基づきます。
サリー・ワード・フォックストン
もちろん。うん。スリープ モードについて言えば、このファミリーはEFR32シリーズの一部であり、このシリーズのセールス ポイントの1つは、さまざまなレベルのディープ スリープと5つの異なるスリープ モードです。Energy Microと、さまざまな深い、深い、深い、深い睡眠モードを覚えている年齢の人たちにとって。AIアクセラレータかアクセラレータブロックか… どのスリープ、どのスリープモードですか?または、どのスリープ モードでアクティブになっていますか?これが起動しているときにM33をスリープ状態にしたり、その逆を行ったりすることは可能ですか。それとも、両方とも同じカテゴリですか。
マット・モーピン
はい、私も少し意見を述べます。その後、ダンが望むなら付け加えてください。しかし、ここで重要なことの一つは、RFをその完璧な例として見たいということだと思います。ご存知のように、低電力RFを実現するために私たちが行っていることの1つは、システム内でさまざまなEMスリープ モードをご存知であればわかるように、さまざまなことを実行することです。無線は実行可能であり、MCUがスリープ モードまたはアイドル モードのときに周辺機器は実行可能であり、ここでも同じことが言えます。つまり、私が何か特定のことをしている場合、ダンが前に言ったように、MCUはスリープ モードになることができます。そしてもちろん、データを転送したり、何か他のことをしたりする必要がある場合は、コアを起動できます。ご存知のとおり、これは私たちがこの低消費電力を実現するために行っていることの1つであり、非常に似ています。そしてもちろん、私たちはこれをシステム全体として見ています。多くの場合、それがそれほど大きな違いを生んでいるかどうかは考えません。しかし、コアがオンの状態で数ミリアンペアの場合、それを減らすと、その時間枠内でその電力を消費することはありません。そしてもちろん、私たちは、非常に速く起動するように努めています。これはAI/MLに限ったことではありません。私たちのシステムと低消費電力に特有のことです。つまり、MCUが非常に速くスリープ状態になり、非常に速く起動する機能があり、MCUがスリープ状態の間にさまざまな周辺機器間でデータを転送できるようになっています。これは、私たちがあらゆるものに対して、最低限の電力を確保するために行っているアーキテクチャ上の考慮事項であり、これも同じです。
ダン・コジン
したがって、MVPが動作しているときは、CPUはEM1モードになります。そのため、すべての異なるモードをサポートしているわけではありません。ただし、十分に早く起動してデータを送り返し、その後データをプロセッサに移動して推論を継続する必要があるため、まだアクティブです。
マット・モーピン
うん。ご存知ない方のために説明すると、EM0は実際にはアクティブ モードです。したがって、EM0からEM1、EM2などへの節約があります。したがって、EM1であっても電力を節約できますが、MCUは真のアクティブ モードではありません。
サリー・ワード・フォックストン
なるほど。ああ、それはいいですね。つまり、追加のモードが追加されたわけではなく、既存のスリープ モードに適合することになります。
マット・モーピン
はい、その通りです。
サリー・ワード・フォックストン
はい、完璧です。さて、ソフトウェアについても少しお話ししましょう。専用のアクセラレーションを追加することを決定したら、ソフトウェアが極めて重要になるのは明らかで、SDKを構築するか、そのためのソフトウェア スタックを構築する必要があります。その点についてはどうですか?AI用に入手したSDKは、Simplicity Studioの一部なのか、それとも独立したものなのか疑問に思いました。
ダン・コジン
それは素晴らしい質問です。そこで私たちは、自社のソリューションを活用してパートナーのネットワークを構築しました。私たちはTensorFlowネイティブなので、SDKではTensorFlowマイクロカーネルをサポートしています。そのため、TensorFlow Liteモデルを構築した人は誰でも、それをチップ上で実行できます。ただし、当社のソフトウェア製品を検討する際には、開発者のスキルを考慮し、主に3つのカテゴリに分類します。TensorFlowを本当に理解し、Pythonを理解し、使い慣れており、独自のモデルを構築でき、それを適切に実行するためのすべての詳細を理解している専門家がいます。スペクトルの反対側には、基本的にML機能を必要としているものの、スタッフがいない、理解力がない、ブラック ボックス ソリューションを望んでいる人々がいる、これをソリューションと呼びます。
そして、その中間層を私たちは探検家と呼んでいます。彼らは概念はある程度知っているものの、本当にキュレーションされた体験を必要としている人たちです。つまり、データの収集からモデル ライブラリの作成までの完全なワークフローのようなものです。そのため、当社では、幅広いユーザー層を対象に、SDKと統合されたパートナーとのオプションを提供しています。ランディング ページを見るとわかるように、当社はこうしたオファーを構築し続けています。弊社のランディング ページをご覧いただくと、アプリケーション別、スキル別、ソフトウェア提供別のセグメント分け方法を確認できます。
Simplicity Studio内で直接、TensorFlowを知っていてPythonも知っている専門家をサポートします。2種類の異なるフレーバーがあります。1つは、オープンソースのセルフサービス型、コミュニティ サポート ツールキットがあり、これをMLTKと呼んでいます。これはTensorFlow開発者向けであり、トレーニングからデプロイメントまでのエンドツーエンドのPythonパッケージ セットのリファレンス パッケージのようなものと言えます。MLTKは専門家向けに提供しているものですが、繰り返しになりますが、当社はEdge Impulse、SensiML、Sensory、MicroAI、AIZip、AI Tad、Neutonといった多くの標準プレーヤーと提携しています。これらはすべて当社のSDKに統合されており、ユーザーが使用できるオプションです。
サリー・ワード・フォックストン
自分が専門家であると感じていて、SDKだけを使いたい場合、Edge Impulseなどを使用せずにSDKだけを使用することは可能ですか?フルセットですよね？
ダン・コジン
はい、フルセット、フル機能なのでTensorFlowネイティブです。TF Liteファイルに付属し、プロファイラーを実行して適合性を確認し、ロードして試してみてください。
サリー・ワード・フォックストン
えっと、見学できる大きな動物園の模型はありますか？たとえば、どのような異なるタイプのモデルを何種類ほど稼働させていますか?
ダン・コジン
いいえ、特定のモデル動物園は提供しておりません。私たちはそれを提供していますが、…。これは、たとえばオーディオ署名アプリケーションの構築方法をMLTKを通じてトレーニングするチュートリアルのようなものです。
マット・モーピン
はい、これについては私も少し意見を述べさせていただきます。私はそうではありません。物事を理解しようとする点では、私は実践的な人間なのです。実際、昨日はAIとMLに関する技術講演を行いましたが、その中で特に良かったのは、FAEの1人が実際にSensiMLをデモンストレーションし、それを使用して実際にデータを取得し、データセットを作成し、デバイスをトレーニングしてテストする方法を説明したことです。それを見るのは本当に興味深く、私たちはファンを接続した評価ボードの1つでそれを実行しました。そこで、加速度センサーを使用してデータを取得し、そのデータをログに記録して例を実行し、その情報をStudioにエクスポートして、実際にプロジェクトにインポートできるようにしました。ですから、私にとっては、これがより現実的なものになりました。また、これはかなり新しいものなので、これをよく理解していない顧客がたくさんいるでしょうし、それが彼らが始めるのに役立つでしょう。ダンがコメントしたように、私たちは専門家から導入済みのシステムを導入したい人まで、あらゆる人々を対象としています。おそらく、音声タグ付けなどを行いたいだけなので、完全なパッケージを受け取ることができるでしょう。ですから、これを取り上げて、最先端で前進させ始めるのは本当に素晴らしいことです。
サリー・ワード・フォックストン
すごくクール。また、人々がどのような種類のモデルを実行しているかについて、何か感じたことはありますか。人物検出、音声検出、オーディオやカメラなどのキーワード検出を検討しているのでしょうか。それとも、これまで人気があった特定の分野をご存知ですか。
ダン・コジン
したがって、当社が得意とし、需要が多い分野は、低センサーレートから始まり、予測メンテナンスIMUのような入力からオーディオ シグネチャまで多岐にわたります。私はそれをオーディオ シグネチャと呼んでいます。これは非音声オーディオ シグネチャです。つまり、銃声やガラスの割れる音、あるいはきしむ音のようなものです。右。そして、音声に移行して、ウェイクワードや音声コマンドになりますが、これは文章認識とは異なります。それは、ただの、言葉、つまり、ちょっとした語彙です。
サリー・ワード・フォックストン
OK Googleとか何でもいいです。
ダン・コジン
そうだね。そんな感じ。そして、当社のプロセッサxG24のパワーにより、低解像度のIRカメラ入力で画像セグメントになんとか到達できるようになりました。つまり、人物検出や占有検出、人の流れなどには、96 x 96のグレースケール、または低フレーム レートが適していると考えられます。つまり、これは、私たちが保存するアプリケーションで使用しているプロセッサの範囲をある程度カバーすることになります。
サリー・ワード・フォックストン
AIのロードマップについて何か教えていただけますか?今後、このシリーズの他の部品にも専用アクセラレータを追加する予定はありますか? もしあるとしたら、どの部品ですか?それとも、新世代のアクセラレータの開発に取り組んでいますか?これからどこへ行くつもりですか？
マット・モーピン
はい、それについては少しお話できます。ご存知のとおり、xG24について言及されましたが、現在出荷されており、生産中です。SIWX917を発表しました。これはWi-Fiデバイスであり、情報も持っています。したがって、Webページを見ると、AI/MLアクセラレータも搭載されていることがわかります。本日発表したデバイスは、これら2つだけです。ここで重要なのは、これが将来重要になると私たちが本当に信じていることです。その良い例が、2019年にSecure Vaultで行ったことです。これを初めて発表し、最先端の技術でした。そして、多くの顧客がそれを求める前に、私たちは正直にそれを実行しました。もちろん、いくつかありましたが、それは大衆市場にとって魅力的だとは思えませんでした。それから、ご存知のように今は2023年ですが、あれは4年前のことです。これはさらに重大になっており、今後も同じ道をたどることになると考えています。したがって、これは非常に重要なことだと私たちは考えています。明らかに、特定のデバイス上で動作することになります。たとえば、非常にニッチなデバイスを開発している場合、たとえば棚タグに特化したものを開発する場合、それはそこに属さないかもしれませんが、規模が大きくなるにつれて、それは間違いなく非常に重要であると認識され、継続していきます。
私が少し付け加えたいもう一つのことは、ダンがいくつかのアプリケーションについて話していたことです。ご存知のとおり、私たちは多くの顧客と関わっており、彼らは典型的なアプリケーションを実行しています。しかし、私のお気に入りの1つは、これまであまり考えたことも見たこともなかったもので、あまり詳しく説明することはできないので、概要に留めておきますが、…既存の顧客が、基本的にこれを使用して、現在すでにワイヤレスになっている製品に新しい機能を追加していますが、差別化を図るのに非常に役立っています。そして、私が気に入っているのは、他の機能も取り入れている点です。たとえば、私が話したことの1つは20ビットADCで、これは非常に高解像度のADCです。
マット・モーピン
つまり、このデバイスは、安全機能として障害を検出する従来の方法を備えていると考えていましたが、現在、エッジでMLを使用することで、25ミリ秒未満の非常に高速な応答が必要になっています。… 彼らは、実際にこれをより早く検出できる新しい機能を追加できるだけでなく、このデータを使用してより多くの情報を取得し、製品を改善し始めることができ、現在取得しているデータセットのおかげで他のこともできるかもしれません。そして、もう一度言いますが、私が気に入ったのは、私たちがいくつかの異なる機能を提供したという事実です。彼らはこれを今日、あるいは現在の製品に実装することもできたでしょうが、おそらく3つのチップが必要だったでしょう。アナログ フロント エンド、MCU、ある種のAIオフロードまたはMLオフロードを備えたハイエンドMCU、そしてワイヤレス デバイスが用意されます。今ではこれらすべてを1つのデバイスに統合しました。そのため、以前は実現できなかった価格帯を実現し、差別化を図ることができます。これは、ダンが話していた、よく見かける典型的なアプリケーションの一つではなく、私にとっては本当に驚きでした。私はそれについて考えていませんでしたが、この統合により、お客様が実際にこれまではできなかったさまざまな機能を思いつくようになるのを見るのは本当に興味深いです。
サリー・ワード・フォックストン
そうですね、この規模のMLが活用できるアプリケーションの種類についてはまだほんの一部しか触れていないと思います。毎日新しいアプリケーションの話を耳にし、とてもワクワクしています。あなたもそう思うはずです。
ダン・コジン
そうですね、とても横向きの遊びですね。また、MLの革新的な使用法をもう1つ紹介します。これはMLTKにあります。MLはパターン マッチング、つまりパターンを探して何らかのアクションを実行するだけのものだと考えられていますが、これはそれを逆転させたもので、MLを使用して音声プリントや指紋の固有の署名を作成していることを示しています。つまり、ニューラル ネットワークがそれをどのように判断するかということです。… 通常は、指のように、70% はリンゴのように見えるリンゴだと判断します。右。正確にはリンゴではありませんが、十分にリンゴのように見えます。そうですね、それは署名を作成します。それを逆にして、ユニークな署名、ユニークな刻印、ユニークな入力に基づいて作成できるようにするのは、ご存知のとおり、ニューラル ネットワークを使用するもう1つの革新的な方法です。実際、SensiMLでは音声認証を使用したデモを行っており、その機能を備えたスマート ドア ロックのプロトタイプを作成しています。
サリー・ワード・フォックストン
それはすごいですね。それはすごくクールですね。しかし、音声認証を行うにはどれくらいのパワーが必要なのか疑問です。複雑なようですね。
ダン・コジン
同じニューラルネットワークを使用しているだけです。同じ推論を使用しています。それは、音声シグネチャのようなものを検出するのとまったく同じ力です。
サリー・ワード・フォックストン
それはすごくクールですね。
サリー・ワード・フォックストン
MVPについての洞察と、Silicon Labsの顧客がMVPをどのように活用しているかについて教えてくれたSilicon LabsのMatt Maupin氏とDan Kozin氏に心から感謝します。
これでエピソードは終わりです。AI、機械学習、そしてそれらを可能にするテクノロジーに関するニュースや見解をさらにお聞きになりたい場合は、次回もぜひご視聴ください。
EETimes.comのポッドキャスト ページでこれを聞いている場合は、私たちが話し合ったトピックに関する記事へのリンクが左側に表示されます。
AI with SallyはAspenCore Mediaによって提供されています。司会はサリー・ワード・フォックストン、プロデューサーはジェームズ・イードです。
ご清聴ありがとうございました！
