Edge Impulse发布新工具，助 NVIDIA 模型大规模部署

　　Edge Impulse 边缘智能平台近日推出全新工具套组，借力 NVIDIA TAO Toolkit 和 Omniverse，针对基于 Arm Cortex-A、Cortex-M 以及Ethos-U NPU 的低阶硬件架构推出新型 AI 模型，如 NXP I.MX RT1170、Alif E3、STM32H747AI 及 Renesas CK-RA8D1。

　　借助 Edge Impulse 和 NVIDIA TAO 工具包的协同效应，工程师得以快速构建并部署至边缘优化硬件（如上述型号）的计算机视觉模型。该平台还支持用户运用经由 GPU 优化的 NVIDIA TAO 模型（如 YOLO 以及 RetinaNet）进行自定义数据定制，调配后可适应有无 AI 加速器的边缘设备。

　　然而需注意，此创新方案需使用 GPU 进行模型训练。另外，Edge Impulse 还携手 NVIDIA Omniverse，实现模型在使用合成数据和边缘测试环境的应用程序中的集成。尤其适用环境下获取真实世界数据的成本高昂、耗时、存在隐私困扰或是无法充分描绘各类情景者。

　　利用 NVIDIA Omniverse Replicator ，Edge Impulse 可生成合成数据，并导入边缘设备的 AI 模型，配合应用于检测制造生产线上的缺陷、设备故障或者临床监测中的手术对象，以期避免术后并发症等状况。合成数据生成的优势颇多，包括：虚拟化减轻物理原型设计及测试负担；加速开发周期及实验过程；实现模拟传感器及模型行为；为MCU兼容性测试提供机会；提升模型可靠性并创设难以复现的情境。