SiMa.ai 創辦人瑞格沙易 (Krishna Rangasayee) 認為，通用 GPU 並非邊緣運算的理想解決方案，主要是因為 GPU 功耗太高且成本昂貴。在邊緣運算環境中，功耗和成本是重要的考量因素，特別是在嵌入式系統中。通用 GPU 為了追求通用性和高效能，通常需要較高的功耗和散熱設計，這使得它們在功耗敏感型的邊緣設備上應用受限。
SiMa.ai 推出 ML SoC 平台，以每秒消耗多少瓦數的標準來檢視晶片的性能和功耗，從而降低客戶的成本。更重要的是，SiMa.ai 打造 Paletti Edgematic 無程式碼平台，讓使用者可以透過點擊和拖曳的方式，在幾分鐘內建立機器學習程序，加速了 AI 的導入和應用。這種無程式碼平台降低了使用者的技術門檻，使得沒有相關背景的使用者也能輕鬆建立機器學習流程，解決了企業轉型時的人才短缺問題。
顧能 (Gartner) 預估邊緣運算市場規模將大幅成長，顯示了邊緣運算在各個產業的潛力。SiMa.ai 以軟體為中心、目的導向的架構，使其在市場上具有領先地位。該公司不僅專注於嵌入式應用，未來還將擴展至車用市場，專注於 Level 2 和 Level 3 的自駕應用。這種策略性的擴展，將有助於 SiMa.ai 在快速發展的邊緣運算市場中保持競爭力。
This is a simplified version of the page. Some interactive features are only available in the full version.
本頁為精簡版，部分互動功能僅限完整版使用。
👉 View Full Version | 前往完整版內容