现在可以免费使用BrainChip的Akida开发环境

超低功耗，高性能边缘AI技术的领先提供商BrainChip Holdings Ltd.今天宣布，不再需要预先获得其Akida开发环境(ADE)的权限-批准，现在，设计人员可以使用公司的Akida神经处理技术自由开发用于边缘和企业产品的系统。

ADE是一个完整的行业标准机器学习框架，用于创建，培训和测试深度学习的神经网络。该平台利用TensorFlow和Keras进行神经网络开发，优化和培训。一旦对网络模型进行了充分的训练，ADE将包括一个易于使用的编译器，以将网络映射到Akida结构，并在Akida执行引擎上运行精确的硬件仿真。该框架使用Python脚本语言及其相关工具和库，包括Jupyter笔记本，NumPy和Matplotlib。只需几行，开发人员就可以轻松地在Akida模型动物园中的行业标准数据集和基准(例如Imagenet1000，Google Speech Commands，MobileNet等)上运行Akida模拟器。用户可以轻松创建，修改，

ADE包含三个主要的Python软件包：

包含Akida Simulator的Akida执行引擎是BrainChip Akida神经处理硬件的接口。为了允许开发，优化和测试Akida模型，它包括一个模拟Akida NSoC的软件后端。Akida执行引擎的输出会生成所有必要文件，以运行Akida神经处理器硬件。

CNN开发工具利用TensorFlow / Keras开发，优化和训练深度学习的神经网络，例如CNN

Akida模型动物园包含使用Akida顺序API和使用量化Keras模型的CNN开发工具构建的预先创建的神经网络模型。

BrainChip首席执行官Louis DiNardo表示：“我们早期采用者计划的巨大成功使我们能够向希望使用基于Akida的环境来满足其深度机器学习需求的开发人员提供ADE。“对于BrainChip来说，这是一个重要的里程碑，因为我们将继续将我们的技术推向市场，以寻求解决方案来解决深度学习网络当前所需要的强大和训练密集的需求。借助ADE，设计人员可以访问在Akida神经处理技术上开发和部署Edge应用神经网络所需的工具和资源。”

Akida是一种可许可的IP技术，可以集成到ASIC设备中，并且将以集成SoC的形式提供，两者都适用于监视，高级驾驶员辅助系统(ADAS)，自动驾驶汽车(AV)，视觉引导机器人，无人机，增强现实和虚拟现实(AR / VR)，声学分析和工业物联网(IoT)。Akida是用于边缘应用程序的完整神经处理引擎，它消除了CPU和内存开销，同时以最低的成本提供了空前的效率，更快的结果。借助Akida，诸如培训，学习和推理之类的功能效率更高。

当前可从https://doc.brainchipinc.com/在线获得对ADE的访问。 资源包括安装信息，用户指南，API参考，Akida示例，支持和许可证文档。ADE需要TensorFlow 2.0.0。以前使用的任何现有虚拟环境都需要按照安装步骤进行更新。

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