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邊緣AI MCU的技術(shù)趨勢

2023-11-30 13:54:24

    在很多垂直的邊緣端要實現(xiàn)AI賦能,調(diào)用云端的AI能力的成本較高,而且整個鏈條的響應(yīng)時間也較長,對于連接質(zhì)量的依賴程度也較高,因此并不能做到較為實時的計算和處理,這與端側(cè)的低功耗、低延時的系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)并不相符。
 
    邊緣AI落地,需要滿足端側(cè)的功耗要求。因此,內(nèi)置硬件CNN進(jìn)行專門的AI運算,成為了在AI MCU上最佳選擇。在端側(cè)計算單元中部署一個資源夠用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速器,就可以承擔(dān)起端側(cè)的AI任務(wù),而且也釋放了更擅長做計算任務(wù)的CPU等資源,從而在增加AI運算的同時,還保證了達(dá)到端側(cè)高能效目標(biāo)。
 
    據(jù)了解,在百億IoT設(shè)備中,大部分的計算單元是MCU。而在MCU中集成CNN加速器,已經(jīng)成為了MCU的一個發(fā)展方向。目前諸多MCU廠商都已經(jīng)推出了AI集成的MCU產(chǎn)品,ADI也是如此。
 
    據(jù)預(yù)測,2025年75%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生在邊緣側(cè)進(jìn)行處理,端側(cè)AI MCU市場潛力巨大。
 
    隨著AI在邊緣的落地,硬件CNN在端側(cè)MCU的集成已經(jīng)成為一種技術(shù)趨勢。這種AI MCU的發(fā)展將會迎來巨大的市場機遇。

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