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Une méthode unifiée combine pruning, quantization et distillation pour déployer des ViTs sur des appareils agricoles contraints.
Exploiter un ancien smartphone comme serveur local pour exécuter des agents IA, réduisant ainsi les coûts et la latence.
Un nouveau cadre exploite le parallélisme des opérateurs sur les SoC hétérogènes pour optimiser latence et débit.
NVIDIA présente PAIR, un système qui répartit l'inférence entre appareils d'un même réseau pour soutenir les workflows multi-agents.
Une stratégie basée sur la SVD réduit drastiquement les paramètres des convolutions pointwise.
Un détecteur d'anomalie vidéo strictement causal utilisant les SSM, sans buffering ni lookahead, optimisé pour le edge computing.
Un projet open source transforme un Raspberry Pi en assistant embarqué utilisant le modèle Qwen pour une IA automobile 100 % locale.
NVIDIA explore l'usage d'agents de codage généraux pour accélérer la création d'applications temps réel sur la plateforme Holoscan.
Une méthode collaborative edge-cloud améliore le débruitage vocal sur appareils portables sans alourdir les calculs embarqués.