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NXP プロセッサーの評価ボードを使用した評価方法紹介 WEB コンテンツを連載中
NXP は i.MX ６/7、i.MX 8、そして、最新の i.MX 9 とさまざまなプロセッサーをラインナップしています。（主要ラインナップ一覧）
NXP から提供されている Arm Coretex-A 向け Board Support Packages (BSP) は
「Embedded Linux」 「Android」 「Android Automotive」 「Windows 10 IoT Enterprise」 があります。
弊社では、評価ボードを使った検証方法を日本語で分かりやすく解説しています。ぜひ、下記一覧表からアクセスください。
参考 NXP サイトリンク
i.MXソフトウェアと開発ツール | NXP Semiconductors
NXP GitHub | NXP Semiconductors
| NXP 社の 8MPLUSLPD4-PEVK 電力計測評価キットは i.MX 8M Plus プロセッサーを包括的に評価するためのプラットフォームを提供しています。 評価キットの Yocto Linux BSP イメージが何種類も用意されています。 今回、機械学習機能のパッケージを含んだ Yocto Linux BSP イメージを使っての機械学習のデモの手順をご紹介します。 |
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| 8MPLUSLPD4-PEVK 電力計測評価キットは i.MX 8M Plus プロセッサーの消費電力を測定するためのハードウェアが搭載されておりますので、BCU (Board Control Utilities) を使用しての消費電力測定の手順をご紹介します。 | |
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3 - i.MX8M Plus EVK で |
機械学習機能のパッケージを含んだ Yocto Linux BSP イメージには GStreamer Plugin を使用した機械学習の推論環境も実装されています。 今回、GStreamer を使ったパイプライン処理による Posenet のデモを実行してみます。 |
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4 - i.MX8M Plus EVK で |
機械学習機能のパッケージを含んだ Yocto Linux BSP イメージには TensorFlow Lite デリゲートも実装されています。 これにより Python で TensorFlow Lite Runtime API を使用して推論を実行可能となっていますので、量子化モデルの mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess.tflite を使用した Object Detection のデモを実行してみます。 |
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5 - Hailo-8 を AI アクセラレーターとして |
Hailo-8 を AI アクセラレーターとして ホスト CPU である i.MX8M Plus に接続し AI システムを構築する方法をご紹介しています。Ubuntu OS と Yocto Linux OS の2つ用意しています。 i.MX8M Plus と Hailo 製品を組み合わせた エッジ AI システムにご興味のある方はぜひご覧ください。 |
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6 - ADLINK社 SMARC LEC-IMX8MP 向けの |
ADLINK 社は、NXP の i.MX8M Plus をベースした SMARC LEC-IMX8MP 向けにさまざまな種類のプリビルドの OS イメージを用意しているのですが、残念ながら機械学習機能を備えた Yocto のプリビルドの OS イメージは用意していません。
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NXP Semiconductors の My NXP 登録のメリットと登録方法 - マクニカ (macnica.co.jp)
NXP プロセッサー初心者ガイドまとめサイト
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