EUプロジェクトVedliotは、遊雅堂 ボーナス スポーツベットを促進するのに深い学習と人工知能がどのように役立つかを示しています。
センサーとソフトウェアを備えた相互接続されたデバイスのネットワークであるモノのインターネット（遊雅堂 ボーナス スポーツベット）は、私たちの周りの世界との対話方法に革命をもたらし、これまでにないようにデータを収集して分析することができます。
テクノロジーが進んでアクセスしやすくなるにつれて、より多くのオブジェクトに接続性とセンサー機能が装備され、IoTエコシステムの一部になります。アクティブな遊雅堂 ボーナス スポーツベット数は、2027年までに297億に達すると予想され、2015年に記録された36億デバイスから大きな急増を示しています。この指数関数的な成長には、IoTアプリケーションの安全性と計算上の課題を軽減するためのソリューションに対する多大な需要が必要です。
の効率を高めるおよびそれらの潜在能力のロック解除は、人工知能（AI）を通じて達成し、AIOTアーキテクチャを作成できます。洗練されたアルゴリズムと機械学習手法を利用することにより、AIは遊雅堂 ボーナス スポーツベットをインテリジェントな決定を下し、膨大な量のデータを処理し、貴重な洞察を抽出することができます。
異なるAIアルゴリズムの中で、人工遊雅堂 ボーナス スポーツベットラルネットワークを活用することは、いくつかの理由でIoTシステムに非常に適していることを深く学習します。主な理由の1つは、生センサーデータから機能を自動的に学習および抽出する能力です。
遊雅堂 ボーナス スポーツベット深い学習の多くの利点にもかかわらず、その実装には、その可能性を完全に活用するために対処する必要がある効率と安全などの固有の課題があります。VeryEfficientDEEPL収入遊雅堂 ボーナス スポーツベット（vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベット）プロジェクトは、これらの課題を解決することを目指しています。
Vedliot：効率的な深い学習で遊雅堂 ボーナス スポーツベット強化
さまざまなヴェドリオットコンポーネントの高レベルの概要を図1に示します。遊雅堂 ボーナス スポーツベットは、アプリケーションを加速し、遊雅堂 ボーナス スポーツベットのエネルギー効率を最適化するために、Vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベットプロジェクトによって深い学習と統合されています。ヴェドリオットは、これらの目的を達成しますいくつかの重要なコンポーネントの利用:
- 専門のAIアクセラレーター:
これらの加速器は、エネルギー消費を最適化するために採用されており、パフォーマンスを損なうことなくエネルギー使用量を大幅に削減できます。さらに、ディープラーニングモデルの全体的な効率を高め、遊雅堂 ボーナス スポーツベットアプリケーションのより速い推論とスケーラビリティを改善することを可能にします; - ハードウェアを認識する剪定と量子：ハードウェアを意識した剪定と量子化技術を採用することにより、Vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベットは深い学習モデルを加速し、高精度を維持しながらメモリフットプリントを減らします;
- 安全性とセキュリティ：ハードウェアベースの信頼できる実行環境の使用により、遊雅堂 ボーナス スポーツベットに展開されたディープラーニングモデルの完全性と信頼性が保証されます。さらに、専門的な建築フレームワークは、要件エンジニアリング中にセキュリティと倫理的側面を検討および統合するのに役立ちます。
- カスタマイズ可能なハードウェアプラットフォーム：Vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベットはカスタマイズ可能なハードウェアプラットフォームを活用して、特定の遊雅堂 ボーナス スポーツベット要件を満たし、ディープラーニングアルゴリズムを最適化するテーラードソリューションを可能にします。
Vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベットは、スマートホームの需要指向の相互作用方法（図2を参照）、運動条件分類やARC検出などの産業用遊雅堂 ボーナス スポーツベットアプリケーション、および歩行者自動緊急ブレーキ（PAEB）システムなどのいくつかのユースケースに集中しています。自動車部門（図3を参照）。
専門のAIアクセラレーター
さまざまなアクセラレータは、ミリワット範囲の電力予算を備えた小さな埋め込みシステムから、高出力クラウドプラットフォームまで、幅広いアプリケーションに利用できます。これらの加速器は、図4に示すように、パフォーマンス値のピークに基づいて3つの主要なグループに分類されます。
最初のグループは、特定の深い学習機能のためにコンパクトなアクセラレータと組み合わせたエネルギー効率の高いマイクロコントローラースタイルのコアで構成される超低電力カテゴリ（<3 W）です。これらのアクセラレータはIoTアプリケーション用に設計されており、簡単な統合のためにシンプルなインターフェイスを提供します。
予測維持のヴェドリオットユースケースは良い例であり、超低出力アクセラレータを利用しています。最も重要な設計基準の1つは、電動モーターに外部から取り付けられ、バッテリーの変更なしで少なくとも3年間電子モーターを監視することができるバッテリー駆動の小さなボックスであるため、低電力消費です。
次のカテゴリは、低電力グループ（3 W〜35 W）です。これは、幅広い自動化および自動車アプリケーションを対象としています。これらのアクセラレータは、外部メモリと周辺機器のための高速インターフェイスと、PCIEなどの他の処理デバイスまたはホストシステムとの効率的な通信を備えています。
アクセラレータの高性能カテゴリ（ 35 W）は、EDGEおよびクラウドサーバーで推論とトレーニングシナリオを要求するために設計されています。これらの加速器は、例外的な加工能力を提供し、計算集約型タスクに適しています。
上記の幅広い利用可能なオプションから適切な加速器を選択することは簡単ではありません。ただし、Vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベットは、GPU、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（FPGA）、ASICを含むさまざまなアーキテクチャの徹底的な評価と評価を実施することにより、この重要な責任を引き受けます。
ハードウェアを認識する剪定と量子
訓練されたディープラーニングモデルには、元のサイズの49倍に圧縮される場合があり、精度損失は無視できます。多くの作業はそのような圧縮に関連していますが、ほとんどの結果は、ターゲットハードウェアを考慮していないため、より効率的なハードウェアの実行にのみ変換されることがある理論的スピードアップを示しています。
さらに、Vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベットはEmbedl Toolkitを使用して、深い学習モデルを最適化します。 Embedl Toolkitは、リソース制約のあるデバイスで効率的な展開のために深い学習モデルを最適化するための包括的なツールと技術を提供しています。
安全性とセキュリティ
Vedliotは、深い学習と遊雅堂 ボーナス スポーツベットを組み合わせることを目指しているため、セキュリティと安全性が重要になることを保証します。これらの側面をそのコアで強調するために、プロジェクトは、Intel SGXやARM Trustzoneなどの信頼できる実行環境（TEE）をレバレッジし、WebAssemblyのようなオープンソースのランタイムをレバレッジします。
TEESの文脈では、Vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベットはTwineとWatzをそれぞれIntelのSGXとARMのTrustzoneの信頼できるrantimeとして紹介します。これらのランタイムは、WebAssemblyとそのモジュラーインターフェイスを活用することにより、安全な環境内でソフトウェアの作成を簡素化します。
さらに、Vedliotは、図5に示すように、AIコンポーネントと従来の遊雅堂 ボーナス スポーツベット要素の要件と仕様の定義、同期、および仕様の定義、同期、調整に役立つ専門的なアーキテクチャフレームワークを採用しています。このフレームワークは、セキュリティや倫理的考慮事項など、システムの特定の設計上の懸念と品質の側面に対処するさまざまな建築ビューで構成されています。
遊雅堂 ボーナス スポーツベット用のカスタマイズ可能なハードウェアプラットフォーム
従来のハードウェアプラットフォームは、均一な遊雅堂 ボーナス スポーツベットみをサポートしています。ただし、AI対応のマイクロサーバーハードウェアプラットフォームであるRecsは、多様なテクノロジーのシームレスな統合を可能にします。
3つの異なるRECSプラットフォームは、クラウド/データセンター（recs
Outlook
Vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベットは、コンピューティングのパフォーマンスと低電力予算が限られている遊雅堂 ボーナス スポーツベットデバイスに深い学習をもたらすという課題に対処します。 Vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベット A遊雅堂 ボーナス スポーツベットハードウェアプラットフォームは、エッジからクラウドまで埋め込まれた、スペクトル全体をカバーする遊雅堂 ボーナス スポーツベットアプリケーション用の最適化されたハードウェアコンポーネントと追加のアクセラレータを提供します。
Vedl遊雅堂 ボーナス スポーツベットプロジェクトは、欧州連合のHorizon 2020 Grant契約番号957197の下での資金提供を受けています。
注意してください、この記事は私たちの15版にも掲載されます四半期公開.
