Diego Dorta

Dieser Artikel zeigt, wie Sie die Bilder und Logos, die während des Boot-Vorgangs angezeigt werden, anpassen können: Das U-Boot-Splash-Bild, das Linux-Kernel-Logo, das Yocto-PSplash-Bild, die Linux-Vor-Login-Nachricht und das Wayland-Hintergrundbild. Dies wird in der Regel von Kunden verwendet, um ihr eigenes Firmen- oder Produktlogo darzustellen.
 
1.1. Software-Anforderungen

Variscite und MemryX Inc. haben eine Zusammenarbeit vereinbart, um KI-/ML-Edge-Computing durch die Kombination von skalierbarer KI-Beschleunigung mit bewährten System on Module-Lösungen zu verbessern. Diese Integration erfüllt die Anforderungen von Branchen, die Echtzeitverarbeitung benötigen, wie z. B. industrielle Systeme, Geräte für das Gesundheitswesen und Bildverarbeitungsanwendungen.
 
Die integrierte Hardware und die ergänzende Software von MemryX ermöglichen Entwicklern, Edge-KI-Anwendungen mit verbesserten Leistungsmerkmalen wie niedriger Latenzzeit sowie effizientem Stromverbrauch zu erstellen und gleichzeitig die Entwicklungszyklen sowie die Markteinführungszeit zu beschleunigen.

Dieser Artikel enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die Ihnen die Entwicklung eigener Anwendungen zum Maschinellen Lernen (ML) mit dem System on Module von Variscite erläutert. Es wird gezeigt, wie man ein Image mit dem Yocto Linux BSP und einer Sammlung von Entwicklungstools, Dienstprogrammen und Bibliotheken zur Erstellung von ML-Anwendungen aus der NXP eIQ™ ML Software Development Environment entwickelt, wie man die mit dem Image erzeugten Standardbeispiele ausführt und wie man schließlich ein einfaches ML-Beispiel von Grund auf schreibt.
1.1. eIQ™ Software-Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen – Überblick
Mit eIQ™ können Benutzer mühelos eine vollständige Anwendung auf Systemebene entwickeln, die zur Lösung von ML-Problemen im Zusammenhang mit Bild-, Audio-, Zeitseriendaten usw. dient. Gängige Beispiele sind Gesichtserkennung, Posenschätzung, Gestenerkennung, Interpretation von Sprachakzenten usw.

1. iMX8 Übersicht
Die i.MX8-Familie von Modulsystemen (Englisch: System on Modules, kuz SoMs) von Variscite bietet eine Pin-zu-Pin Skalierbarkeit zwischen den Familien i.MX 8, iMX 8X und i.MX 8M der NXP-SoCs (SoC steht für System on Chip, ein System auf einem Chip). Jedes SoM verfügt über einen Grafikprozessor, der die Hardware-Beschleunigung von grafischen und rechenintensiven Anwendungen ermöglicht. Dieser Artikel zielt darauf ab, die Kunden von Variscite mit dem Grafikprozessor (Englische Abkürzung: GPU) vertraut zu machen und eine praktische Anleitung zur Auswahl des richtigen SoMs zu geben:
 

1.  Übersicht 
Dieser Artikel stellt das Variscites Python pyvar -Paket vor und zeigt Ihnen den Einstieg in die pyvars API für Maschinelles Lernen (ML). Diese API wurde entwickelt, um Anfänger dabei zu unterstützen, Maschinelles Lernen kennen zu lernen und ihre eigenen Anwendungen mithilfe von Kameras, Displays und Benutzeroberflächen, auf Basis der System on Module (SoMs), aus der i.MX8-Produktfamilie, zu entwickeln.