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用開(kāi)創(chuàng)性的新技術(shù)方法釋放邊緣人工智能的全部潛力
用開(kāi)創(chuàng)性的新技術(shù)方法釋放邊緣人工智能的全部潛力
在邊緣而不是在云中運(yùn)行 AI 模型為 IoT 應(yīng)用程序提供了顯著的優(yōu)勢(shì)。AI設(shè)計(jì)可以更簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)處理更安全，整體用戶體驗(yàn)更優(yōu)越。此外，邊緣人工智能處理對(duì)于視頻分析等需要實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)的低延遲應(yīng)用程序更有利。
人工智能 OEM
無(wú)論是設(shè)計(jì)消費(fèi)電子產(chǎn)品、企業(yè)設(shè)備還是工業(yè)應(yīng)用，邊緣 AI 原始設(shè)備制造商 (OEM) 面臨的挑戰(zhàn)是開(kāi)發(fā)具有低延遲、高性能和低功耗的低成本、小尺寸設(shè)備。由于帶寬受限的內(nèi)存和高時(shí)鐘速度，數(shù)字技術(shù)的固有局限性迫使原始設(shè)備制造商做出權(quán)衡，這限制了人工智能的潛力，即使在今天也是如此。一種新方法——模擬計(jì)算與閃存相結(jié)合——有望使公司能夠負(fù)擔(dān)得起廣泛部署強(qiáng)大的邊緣人工智能應(yīng)用程序。
閃存
與硬盤驅(qū)動(dòng)器相比，閃存技術(shù)具有令人難以置信的密度和微小的尺寸，并且能夠在不通電的情況下保留信息，從而推動(dòng)電子行業(yè)向前發(fā)展。我們都應(yīng)該感謝閃存讓我們可以保存照片、下載應(yīng)用程序以及在我們每天使用的智能手機(jī)、筆記本電腦和其他設(shè)備上做更多事情。然而，閃存也有一些缺點(diǎn)。與其他內(nèi)存技術(shù)相比，它的低速和高功耗限制了它在長(zhǎng)存儲(chǔ)上的使用。
模擬計(jì)算
模擬計(jì)算是一項(xiàng)已顯示出巨大前景的技術(shù)，但在歷史上曾面臨多項(xiàng)實(shí)施挑戰(zhàn)。模擬計(jì)算的最大障礙之一是其規(guī)模。模擬芯片傳統(tǒng)上太大且成本高昂，更不用說(shuō)開(kāi)發(fā)起來(lái)非常困難。模擬計(jì)算已經(jīng)研究了幾十年，因?yàn)楣驹噲D弄清楚如何利用模擬的快速計(jì)算速度和功率效率（它比數(shù)字系統(tǒng)更有效）滿足當(dāng)今的計(jì)算需求。
結(jié)合閃存和模擬
通過(guò)結(jié)合閃存和模擬計(jì)算，您得到的總和遠(yuǎn)大于單個(gè)部分。這種組合實(shí)現(xiàn)了令人難以置信的密度——將成本降低 20 倍，并使處理器設(shè)計(jì)采用緊湊的單芯片形式——以及比數(shù)字效率高 10 倍的超低功耗和可與 700 美元計(jì)算能力相媲美的高性能GPU系統(tǒng)。公司可以利用具有模擬內(nèi)存計(jì)算功能的 AI 處理器，在廣泛的 IoT 應(yīng)用程序中輕松且經(jīng)濟(jì)高效地部署AI。
當(dāng)然，模擬計(jì)算需要生活在數(shù)字世界中。AI 系統(tǒng)連接到數(shù)字傳感器和處理器。這意味著模擬計(jì)算處理器可能需要數(shù)以萬(wàn)計(jì)的模數(shù) (ADC) 和數(shù)模 (DAC) 轉(zhuǎn)換器。為了安裝在單個(gè)芯片上，ADC 需要非常小，并且需要以高能效設(shè)計(jì)。
利用模擬計(jì)算能力與閃存相結(jié)合，OEM 可以重新思考 AI 的可能性。想象一下，如果沒(méi)有邊緣人工智能應(yīng)用程序的功率、成本和性能方面的現(xiàn)有限制，我們將看到哪些令人興奮的創(chuàng)新。從農(nóng)場(chǎng)到工廠，從數(shù)據(jù)中心到交通運(yùn)輸?shù)鹊龋赡M內(nèi)存計(jì)算技術(shù)驅(qū)動(dòng)的邊緣人工智能的可能性是無(wú)窮無(wú)盡的。