A medida que la adopción de IA se acelera en las aplicaciones industriales, robóticas y de visión inteligente, los desarrolladores buscan cada vez más desplegar cargas de trabajo de IA más sofisticadas más cerca de donde se generan los datos propiamente dichos. Trabajar con IA localmente en el borde (Edge) puede ayudar a reducir la latencia, mejorar la privacidad de los datos y limitar la dependencia del procesamiento basado en la nube, en particular para aplicaciones susceptibles al tiempo.
Diseñada para cumplir estos requisitos, la DNPU Ara240 de NXP ofrece hasta 40 teraoperaciones equivalentes por segundo (eTOPS) y admite cargas de trabajo que incluyen modelos de lenguaje grandes (LLMs), modelos de lenguaje de visión (VLMs), transformadores y redes neuronales convolucionales (CNNs). Con una compatibilidad de hasta 16 GB de memoria LPDDR4, el dispositivo permite a los desarrolladores ejecutar modelos de IA más grandes y complejos directamente en sistemas integrados y en el borde (Edge) sin depender de los recursos de la nube.
Para ayudar a los clientes a explorar estas capacidades, Arrow ha puesto a disposición las soluciones Ara240 de NXP a través de su plataforma Digital Test Drive. La Digital Test Drive (prueba de manejo digital) de Arrow (a menudo descrita como una «plataforma de prueba digital») es un entorno de pruebas y desarrollo de hardware remoto basado en la nube y ejecutado por Arrow que permite a los ingenieros evaluar placas físicas integradas en la web sin necesidad de tener el hardware en su escritorio.
Los ingenieros pueden acceder de forma remota a sistemas en vivo basados en procesadores de aplicaciones NXP i.MX emparejados con la DNPU Ara240, lo que les permite evaluar aplicaciones de IA del mundo real como visión por computadora, inferencia de modelos de lenguaje grandes e IA de lenguaje de visión, en lugar de depender de especificaciones o datos de referencia. Esto les permite a los ingenieros comprender mejor el rendimiento del sistema y la conveniencia para sus propios proyectos antes de comprometerse a realizar inversiones en hardware o decisiones de arquitectura.
«Los desarrolladores necesitan modos prácticos de entender cómo actuarán las tecnologías avanzadas de IA en aplicaciones reales», dijo Justin Mortimer, director sénior de marketing de productos de Secure Connected Edge, NXP Semiconductors.
«Al proporcionar acceso a las DNPUs Ara240 de NXP a través de la Digital Test Drive, Arrow permite a los equipos de ingeniería evaluar el rendimiento de IA de vanguardia en el mundo real con mayor rapidez y tomar decisiones de diseño fundadas». «En Arrow estamos comprometidos en ayudar a los clientes a acelerar su viaje de IA eliminando las barreras entre la innovación y la implementación», afirmó Shelby Schnurrenberger, vicepresidenta de gestión de proveedores de semiconductores globales de Arrow Electronics.
«Al integrar el acelerador de IA Ara240 de NXP en nuestra plataforma Digital Test Drive, los ingenieros pueden evaluar las cargas de trabajo avanzadas de IA en el borde (Edge) de forma inmediata, adquiriendo experiencia práctica con la tecnología antes de realizar inversiones en hardware. Junto con NXP, estamos propiciando que los clientes pasen más rápido del concepto a la producción y descubran nuevas oportunidades en aplicaciones inteligentes en el borde. Digital Test Drive amplía el acceso global a la cartera de IA de NXP, permitiendo a los ingenieros validar el rendimiento, explorar casos de uso y acortar los ciclos de desarrollo desde cualquier parte del mundo. Esta colaboración refuerza nuestro compromiso compartido de hacer que la IA del borde (Edge) sea más accesible, escalable y práctica para los clientes en la industria, robótica, visión artificial y sistemas inteligentes emergentes».
El entorno de evaluación Ara240 de NXP ya está disponible a través de Digital Test Drive. Digital Test Drive simplifica las pruebas en la fase inicial al ayudar a eliminar las barreras comunes, como la disponibilidad de los kits, los retrasos en el envío, la configuración compleja y la instalación de software.
