インフィニオン、NVIDIA® TAOツールキットとの統合により、PSOC™ EdgeでのエッジAIコンピューティングを強化

マーケットニュース

25/03/2025

2025年3月11日、ミュンヘン (ドイツ)

マイクロコントローラー (MCU) は現代の電子機器の中核であり、最新のAI開発と搭載のワークフローをエッジで統合することが開発者にとって大きな課題となっています。NPUハードウェア アクセラレーションを備えた高性能MCUと高度なAI微調整ワークフローを組み合わせると、低消費電力MCUへのAIモデルの搭載を加速することができます。インフィニオン テクノロジーズ (FSE: IFX / OTCQX: IFNNY) は本日、PSOC™ Edge MCUファミリーによる NVIDIA TAO モデルのサポートを発表しました。

 

インフィニオンのPSOC™ Edge MCUファミリーは、Arm® Cortex®-M55プロセッサとEthos-U55 microNPUを搭載し、エッジでのエネルギー効率に優れた機械学習機能を強化します。これらの多機能マイクロコントローラーと強力なNVIDIA TAOモデルおよび微調整ツールキットの組み合わせにより、高精度のビジョンAIモデルの作成、カスタマイズ、最適化、搭載が大幅に簡素化されます。

 

インフィニオンのIoT、コンピューティング、ワイヤレス (ICW) 担当シニア バイス プレジデントであるスティーブ タテオシアン (Steve Tateosian) は「NVIDIAはAI/ML分野のキープレーヤーであり、当社および映像、オーディオ、音声アプリケーションに携わる当社の主要なお客様は、この取り組みに非常に興奮しています。NVIDIA TAOを当社のPSOC Edgeポートフォリオに統合することにより、開発者は、ネットワークのエッジで動作して現実世界の課題を迅速かつ高精度で解決する、よりスマートで効率的なシステムを作成することが可能になります。そのため、産業オートメーション、医療、自動車、スマートIoTソリューションにおけるML対応アプリケーションを市場に投入するまでの時間が大幅に短縮されます」と述べています。

 

NVIDIAのロボティクスおよびエッジ コンピューティング担当バイス プレジデントであるディープー タラ (Deepu Talla) 氏は「NVIDIA TAOは、コンピューター ビジョン モデルとワークフローの微調整における最新の成果をはるかなエッジにもたらします。インフィニオンのPSOC EdgeへのNVIDIA TAOの統合は、さまざまなデバイスにわたってカスタマイズされたAIの開発と搭載を大幅に簡素化します」と述べています。

 

NVIDIA TAO機能の統合は、ツール、ライブラリ、文書化を含む包括的な開発エコシステムとともにPSOC™ Edgeファミリー全体で利用可能となり、AI対応アプリケーションのイノベーションを加速し、市場投入までの時間を短縮します。

 

インフィニオンは、エッジAI向けの完全なシステム ソリューションを提供します。インテリジェンスをエッジに導入すると、AI対応ソリューションのレイテンシー、システム消費電力、コストを削減しながらシステムの決定論、プライバシー、セキュリティが向上するため、新しい高度なIoTユースケースが可能となります。

 

詳細については www.infineon.com/PSOCEdgeをご覧ください。

インフィニオン テクノロジーズは、パワーシステムとIoTにおける半導体分野のグローバルリーダーであり、製品とソリューションを通じて、脱炭素化とデジタル化を推進しています。全世界で約58,060人の従業員を擁し (2024年9月末時点)、2024会計年度 (2023年10月～2024年9月) の売上高は約150億ユーロです。ドイツではフランクフルト証券取引所 (銘柄コード：IFX)、米国では店頭取引市場のOTCQX (銘柄コード：IFNNY) に上場しています。ウエブサイト https://www.infineon.com/ 　Follow us: X - Facebook - LinkedIn

Press Photos

PSOCEdge MCU

PSOCEdge MCU

Infineon Technologies AG announces support for NVIDIA® TAO models on the PSOC™ Edge MCU family. The PSOC Edge MCU family features Arm® Cortex®-M55 processors and Ethos-U55 microNPU and enhances energy-efficient machine learning capabilities at the edge.

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