Última actualización 08-21-2026
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SiMa.ai
SiMa.ai desarrolla una pila cooptimizadda de hardware y software para cargas de trabajo de IA física que deben ejecutarse en el borde. La plataforma combina el silicio Modalix MLSoC con el software Palette para que los equipos puedan compilar modelos ONNX, construir pipelines de percepción y desplegar en robots, vehículos, drones y sistemas de fábrica sin enviar datos de sensores a la nube.
Mientras que las GPU de propósito general intercambian vatios por flexibilidad, SiMa.ai se enfoca en despliegues fijos en el borde con un MLSoC diseñado para este fin, calificado en 50 TOPS bajo 10 vatios y un compilador que genera binarios .sima en una llamada API. Palette Neat añade una capa IDE agente que reduce los tiempos típicos de IA física de meses a días, lo cual es importante cuando se itera sobre hardware que no tolera viajes de ida y vuelta a la nube.
Ingenieros de ML embebido, desarrolladores de robótica y equipos de automatización industrial usan SiMa.ai cuando necesitan inferencia CNN, ViT y LLM en hardware Modalix con actualizaciones compatibles con Jetson Orin. Los mercados listados en el sitio incluyen automotriz, aeroespacial y defensa, salud, retail y programas gubernamentales que requieren inferencia determinista en el dispositivo.
Modalix MLSoC entrega 50 TOPS con menos de 10 vatios para cargas de trabajo CNN, ViT y LLM
Palette SDK compila más de 200 modelos ONNX y Hugging Face a archivos .sima en una llamada API
La cuantificación de precisión mixta apunta a menos del 1% de delta de precisión con políticas INT8, BF16 y híbridas
Modalix SoM comienza en $449 y es compatible con pines con placas NVIDIA Jetson Orin NX y Nano
Modalix DevKit cuesta $1,499 con placa portadora, SoM, fuente de alimentación y NVMe de 500GB más Palette preinstalado
El IDE agentic Palette Neat funciona en el contenedor ghcr.io/sima-neat/elxr con flujos de trabajo de compilación, ejecución y despliegue
La pasada de inferencia Shadow en hardware MLSoC valida la latencia antes de emitir el binario final
El silicio Modalix co-diseñado y el software Palette eliminan chips de unión y aceleradores externos de las pilas de borde
Palette SDK compila modelos ONNX con cuantificación de precisión mixta y menos del 1% de delta de precisión
Modalix SoM es compatible con pines con placas NVIDIA Jetson Orin para actualizaciones de hardware plug-in
Entorno open-source Palette Neat en GitHub con un Centro de Desarrolladores completo y Navegador de Modelos
Se requieren compras de hardware; no existe una capa gratuita ni solo en la nube para implementación en producción.
Los precios de Chip-down y tarjetas PCIe requieren contactar al departamento de ventas en lugar de un pago autoservicio.
Palette Neat y SDK están dirigidos al silicio Modalix, no a hardware GPU o CPU de uso general.
¿Qué es Palette Neat en SiMa.ai?
Palette Neat es el entorno de desarrollo agente de SiMa.ai para IA física. Combina compilación de modelos, ejecutores de aplicaciones en Python y C++, y herramientas de despliegue en un IDE containerizado para que los desarrolladores puedan pasar de activos ONNX a aplicaciones edge funcionales en días en lugar de meses.
¿Qué hardware vende SiMa.ai?
SiMa.ai vende el chip Modalix MLSoC, un Modalix SoM desde $449, una tarjeta PCIe de media altura y un Modalix DevKit con precio de $1,499 que incluye una placa portadora, SoM, PSU y almacenamiento NVMe de 500GB con el software Palette preinstalado.
¿Cuánto rendimiento ofrece Modalix MLSoC?
Modalix MLSoC en SiMa.ai está calificado en 50 TOPS consumiendo menos de 10 vatios. El chip soporta inferencia BF16, INT8 e INT16 para CNN, transformadores de visión y cargas de trabajo LLM en dispositivos edge donde la latencia en la nube no es una opción.
¿A qué industrias se dirige SiMa.ai?
SiMa.ai enumera drones, robótica, automoción, automatización industrial, gobierno, comercio minorista inteligente y salud como mercados principales. La plataforma apunta a percepción, autonomía e inferencia en dispositivo donde el rendimiento determinista en edge importa más que la programación flexible en GPU.
¿SiMa.ai soporta compilación de modelos ONNX?
El SDK Palette de SiMa.ai compila modelos ONNX directamente a binarios MLSoC en una sola llamada API. El compilador maneja cuantización de precisión mixta, disposición de memoria para arquitectura MLA y soporta más de 200 modelos compatibles con ONNX y Hugging Face incluyendo variantes de ResNet, YOLO, SegFormer, Gemma y Qwen.
¿El hardware de SiMa.ai es compatible con placas Jetson?
Los módulos Modalix SoM de SiMa.ai son compatibles en pines con las placas portadoras NVIDIA Jetson Orin NX y Nano. Los equipos pueden evaluar inferencia edge de 50 TOPS en silicio SiMa.ai como una actualización directa sin rediseñar sus configuraciones de hardware basadas en Jetson existentes.