Die Industrieallianz für Embedded Systeme EEMBC entwickelt eine Machine-Learning-Benchmark, die speziell die Leistung von KI in der Inferenz bemessen soll - die Phase, in der trainierte Neuronale Netzwerke auf Endhardware eingesetzt wird.

Was bedeutet der Begriff „Ultra-Low-Power“ (ULP)? Ab wann kann ich von einem echten, zertifizierten ULP-Gerät sprechen, das sich für energieeffizienten, batteriebetriebenen Embedded- und IoT-Einsatz eignet? Und wie wirkt sich all dies auf die Mikrocontroller-Auswahl aus? Teil 1 einer zweiteiligen Artikelreihe.

Im ersten Teil dieses Artikels sind wir darauf eingegangen, wie sich die Leistungswerte und die Zahl der möglichen erreichbaren Zyklen eines Mikrocontrollers ermitteln lassen. Nun gehen wir näher darauf ein, wie Sie die aus der Benchmark ULPMark gewonnenen Erkenntnisse auf einen konkreten Energiewert für Ihr angestrebtes ULP-Produkt übertragen können.

Werden Geräte im Subthreshold-Bereich betrieben, lässt sich die Betriebsdauer der Batterien um Monate oder Jahre verlängern. Doch worauf kommt es bei deren Umsetzung konkret an, und welche Subthreshold-Ansätze sind tatsächlich sinnvoll?

Die Energieeffizienz von Geräten, die mit dem Internet der Dinge verbunden sind, steht im Fokus des Benchmark-Konsortiums. Entwickler sollen dadurch den realen Stromverbrauch der Geräte besser einschätzen können.

Der Android-Benchmark AndEBench wird in einer erweiterten Version erscheinen, die neben der Prozessorleistung auch die Grafik- und Speicher-Performance misst.

Viele Jahre lang war die Virtualisierung das Flaggschiff der Serverwelt. Die steigende Komplexität und Vielfalt der Embedded-Systeme verlangt nun aber nach einer Virtualisierungstechnik.