Última atualização 08-21-2026
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SiMa.ai
SiMa.ai desenvolve uma pilha co-otimizada de hardware e software para cargas de trabalho de IA física que devem ser executadas na borda. A plataforma combina o silício Modalix MLSoC com o software Palette para que as equipes possam compilar modelos ONNX, construir pipelines de percepção e implantar em robôs, veículos, drones e sistemas industriais sem enviar dados dos sensores para a nuvem.
Enquanto GPUs de uso geral trocam watts por flexibilidade, a SiMa.ai foca em implantações fixas na borda com um MLSoC projetado para esse fim, avaliado em 50 TOPS com menos de 10 watts, e um compilador que gera binários .sima em uma chamada de API. O Palette Neat adiciona uma camada IDE agentiva que reduz os cronogramas típicos de IA física de meses para dias, o que é importante quando se está iterando em hardware que não suporta idas e vindas à nuvem.
Engenheiros de ML embarcado, desenvolvedores de robótica e equipes de automação industrial usam a SiMa.ai quando precisam de inferência CNN, ViT e LLM no hardware Modalix com atualizações compatíveis com pinos do Jetson Orin. Os mercados listados no site incluem automotivo, aeroespacial e defesa, saúde, varejo e programas governamentais que exigem inferência determinística no dispositivo.
Modalix MLSoC entrega 50 TOPS com menos de 10 watts para cargas de trabalho CNN, ViT e LLM
Palette SDK compila mais de 200 modelos ONNX e Hugging Face para binários .sima em uma chamada de API
Quantização de precisão mista visa menos de 1% de delta de precisão com políticas INT8, BF16 e híbridas
Modalix SoM começa em $449 e é compatível com pinos com placas NVIDIA Jetson Orin NX e Nano
Modalix DevKit custa $1.499 com placa de circuito, SoM, fonte de alimentação e NVMe de 500GB mais Palette pré-instalado
Palette Neat IDE agentic roda em container ghcr.io/sima-neat/elxr com fluxos de trabalho de compilação, execução e implantação
Passagem de inferência Shadow no hardware MLSoC valida a latência antes de emitir o binário final
Silício Modalix co-projetado e software Palette removem chips de conexão e aceleradores externos de pilhas de borda
Palette SDK compila modelos ONNX com quantização de precisão mista e menos de 1% de delta de precisão
Modalix SoM é compatível com pinos com placas NVIDIA Jetson Orin para atualizações de hardware plug-and-play
Ambiente open-source Palette Neat no GitHub com um Centro de Desenvolvedores completo e Navegador de Modelos
Compras de hardware necessárias; não há camada de software apenas na nuvem ou gratuita para implantação em produção.
Os preços para chip-down e placa PCIe exigem contato com vendas, em vez de checkout automático.
Palette Neat e SDK são direcionados ao silício Modalix, não a hardware GPU ou CPU de uso geral.
O que é o Palette Neat no SiMa.ai?
Palette Neat é o ambiente de desenvolvimento agentic da SiMa.ai para IA física. Ele combina compilação de modelos, executores de aplicativos em Python e C++, e ferramentas de implantação em um IDE conteinerizado para que desenvolvedores possam passar de ativos ONNX para aplicações de edge funcionando em dias ao invés de meses.
Que hardware a SiMa.ai vende?
A SiMa.ai vende o chip Modalix MLSoC, um Modalix SoM a partir de $449, uma placa PCIe de meia altura, e um Modalix DevKit com preço de $1,499 que inclui uma placa carrier, SoM, PSU e armazenamento NVMe de 500GB com o software Palette pré-instalado.
Qual o desempenho do Modalix MLSoC?
O Modalix MLSoC da SiMa.ai é classificado em 50 TOPS consumindo menos de 10 watts. O chip suporta inferência BF16, INT8 e INT16 para CNN, vision transformer e cargas de trabalho LLM em dispositivos edge onde latência de nuvem não é uma opção.
Quais indústrias a SiMa.ai atende?
A SiMa.ai lista drones, robótica, automotivo, automação industrial, governo, varejo inteligente e saúde como mercados principais. A plataforma foca em percepção, autonomia e inferência no dispositivo onde desempenho determinístico no edge é mais importante que programação flexível em GPU.
A SiMa.ai suporta compilação de modelos ONNX?
O SDK Palette da SiMa.ai compila modelos ONNX diretamente para binários MLSoC em uma única chamada de API. O compilador gerencia quantização de precisão mista, layout de memória para arquitetura MLA, e suporta mais de 200 modelos compatíveis com ONNX e Hugging Face incluindo variantes ResNet, YOLO, SegFormer, Gemma e Qwen.
O hardware da SiMa.ai é compatível com placas Jetson?
Os módulos Modalix SoM da SiMa.ai são compatíveis em pinos com placas carrier NVIDIA Jetson Orin NX e Nano. Equipes podem avaliar inferência edge de 50 TOPS no silício SiMa.ai como uma atualização plug-and-play sem redesenhar seus layouts de hardware baseados em Jetson existentes.