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在過去的兩年里，邊緣人工智能（Edge AI）由于小型化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的進步，實現(xiàn)了加速發(fā)展的主要原因（MCU）在設(shè)備上實現(xiàn)高精度。這增加了邊緣AI 這些應(yīng)用以以較低的成本實現(xiàn)應(yīng)用和設(shè)備的數(shù)量。這方面的一個例子是關(guān)鍵字識別，它已經(jīng)成為智能家居設(shè)備交互的標(biāo)準(zhǔn)方式。

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邊緣AI 它可以反映低功耗的推理引擎到高功耗、具有特定功能、與基站或智能城市視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)源同處的大型方案，可以體現(xiàn)在多種形式上。在這些較大的設(shè)備中，異構(gòu)架構(gòu)（即專業(yè)加速器）通過降低設(shè)計復(fù)雜性，提高效率，降低功耗。Imagination TechnologFUJI代理ies 公司圖形處理器（GPU）、AI 即將推出的加速器和加速器RISC-V 中央處理器（CPU）的IP 產(chǎn)品組合將是這些邊緣AI 應(yīng)用程序提供全新的功能。

許多用于邊緣AI 系統(tǒng)級芯片的應(yīng)用（SoC）它將包含許多不同的處理引擎，可以有效地劃分和卸載工作負(fù)載。分離工作負(fù)載的另一個優(yōu)點是，可以使用不同的加速器并行執(zhí)行多個任務(wù)，從而實現(xiàn)高效的多任務(wù)處理性能。多處理引擎的異構(gòu)系統(tǒng)旨在提供不同的計算架構(gòu)，有效地執(zhí)行整個系統(tǒng)所需的特定任務(wù)。用于現(xiàn)代個人電腦（PC）中的GPU 這是一個很好的例子，它們使用高度平行的計算架構(gòu)，以便更有效地處理圖形，并支持主機CPU 將任務(wù)卸載到更高效的引擎上。在開發(fā)邊緣AI 這一原則也適用于系統(tǒng)。

邊緣AI 在保持或提高計算性能的同時降低功耗的壓力總是存在的。隨著異構(gòu)架構(gòu)的使用和處理器技術(shù)的優(yōu)化，機器學(xué)習(xí)算法的進步也為提高能效和計算性能提供了途徑。二進制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BNN）介紹就是一個例子。BNN 試圖通過將網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和激活量化到單個比例來實現(xiàn)更高的效率，從而減少內(nèi)存需求和計算單元的大小。

實現(xiàn)最低功耗推理系統(tǒng)的策略之一是在各種低功耗模式下運行，可以逐步推理周圍環(huán)境。例如，具有語音控制功能的智能手表可能有三個功耗級別：0和1 和2。在0 在等級功耗模式(即最低功耗模式)下，手表無法實現(xiàn)明顯的推理功能，因此只能監(jiān)控即將到來的高環(huán)境噪聲。

當(dāng)監(jiān)控器聽到明顯的活動時，手表將切換到模式1。模式1 它會消耗更多的電，但仍然不能完全滿載運行。該模式支持手表監(jiān)控關(guān)鍵字，然后觸發(fā)最終模式，即模式2，該模式將使用捕獲的音頻來推理和執(zhí)行命令。使用這種逐步增加電能消耗的方法，每次都會增加對周圍環(huán)境的推理，支持系統(tǒng)管理電能，這樣只有在高度確定的情況下才能增加電能消耗。

機器學(xué)習(xí)和人工智能的發(fā)展正在促進全球創(chuàng)新和發(fā)展。作為人工智能發(fā)展和應(yīng)用的重要市場，中國為經(jīng)驗豐富的機器學(xué)習(xí)工程師提供了與世界各地的產(chǎn)品開發(fā)和工程團隊合作的機會，從而獲得全球業(yè)務(wù)經(jīng)驗。

(本文來源《IC2022年4月，代理雜志