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關(guān)于邊緣AI發(fā)展的觀點(diǎn)

Silicon Labs ? 來源:SiliconLabs ? 作者:SiliconLabs ? 2022-08-12 10:28 ? 次閱讀
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邊緣AI可以通過GPU、FPGA、ASIC等芯片來實(shí)現(xiàn),而一些廠商也選擇將AI集成到主控制器當(dāng)中,比如MCU或無線MCU嵌入AI的產(chǎn)品越來越多。近日,Silicon Labs(亦稱“芯科科技”)高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理Tamas Daranyi先生獲邀參與電子發(fā)燒友網(wǎng)的專題采訪,并分享了關(guān)于邊緣AI發(fā)展的觀點(diǎn),以及Silicon Labs相應(yīng)的解決方案。Silicon Labs高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理Tamas Daranyi

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對(duì)邊緣AI的考量邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)計(jì)算支持廣泛的、智能化的工業(yè)和家庭應(yīng)用,包括用于異常檢測(cè)的傳感器數(shù)據(jù)處理、預(yù)測(cè)性維護(hù)、用于改進(jìn)玻璃破碎檢測(cè)的音頻模式識(shí)別、簡(jiǎn)單命令詞識(shí)別以及視覺應(yīng)用,如使用低分辨率攝像頭進(jìn)行在場(chǎng)檢測(cè)或人數(shù)統(tǒng)計(jì)。總之,邊緣AI的需求已經(jīng)非常明確并且廣泛。

但如何選擇邊緣AI呢?Tamas Daranyi認(rèn)為,那些考慮在邊緣設(shè)備上部署人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的人員,他們都面臨性能和功耗使用方面的巨大的困境,這些可能會(huì)超過其帶來的好處,最終得不償失。他說,針對(duì)FFT、矩陣運(yùn)算和卷積等特定類型的計(jì)算,有特定用途的計(jì)算硬件架構(gòu),因此很多公司都在主核心旁邊的芯片上使用特定的計(jì)算子系統(tǒng),諸如DSP、NPU等。這樣做的主要好處是可以更快、更高效地處理操作,減輕通用CPU的負(fù)擔(dān)。芯片設(shè)計(jì)中的挑戰(zhàn)可能會(huì)有所不同,但在性能與門數(shù)之間總是存在權(quán)衡,這會(huì)增加價(jià)格。

同時(shí),像服務(wù)器集群支撐起來的云計(jì)算中的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)功能似乎擁有“無限制”的資源與帶寬。

所以,考慮到性能與成本,以及邊緣有限的資源等因素,Tamas Daranyi認(rèn)為邊緣AI需要將許多關(guān)鍵的部分集成在一顆芯片以及基于該芯片的解決方案之中。在他看來,邊緣人工智能解決方案需要具備業(yè)界所需功能的最佳組合,包括物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用相關(guān)的對(duì)多樣化無線多協(xié)議的支持、電池壽命、機(jī)器學(xué)習(xí)和安全性等。

不僅所有這些功能需要領(lǐng)先業(yè)界,而更困難的是去確保最終的無線SoC產(chǎn)品在領(lǐng)先業(yè)界的同時(shí),還能夠保持成本優(yōu)勢(shì)、高能效并不會(huì)過時(shí)。

Silicon Labs最新無線SoC單芯片集成邊緣AISilicon Labs新推出的BG24和MG24系列產(chǎn)品旨在無線SoC上構(gòu)建單芯片邊緣AI解決方案,它是一種集成化的解決方案,需要在芯片架構(gòu)上進(jìn)行創(chuàng)新,以實(shí)現(xiàn)更高的性能和更低的功耗。

Tamas Daranyi表示,架構(gòu)性創(chuàng)新是單芯片BG24和MG24 SoC的關(guān)鍵部分。它們結(jié)合了運(yùn)行速率為78 MHz的ARM Cortex-M33處理器、高性能2.4 GHz射頻、行業(yè)領(lǐng)先的20位ADC、優(yōu)化的閃存(高達(dá)1536 kB)和RAM(高達(dá)256 kB)的組合,以及AI/ML硬件加速器(用于在減輕ARM Cortex-M33工作量時(shí)處理機(jī)器學(xué)習(xí)算法),因此應(yīng)用程序可以有更多的時(shí)鐘周期來完成其他工作。這些SoC支持廣泛的2.4 GHz無線物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議,具有市場(chǎng)上最高的安全性和最佳的射頻性能/能效比。

內(nèi)部測(cè)試顯示,全新的、具有AI/ML功能的BG24和MG24 2.4 GHz無線SoC,實(shí)現(xiàn)了性能提升高達(dá)4倍,以及能效提升高達(dá)6倍。由于機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算是在本地設(shè)備上而不是在云端進(jìn)行的,因此消除了網(wǎng)絡(luò)延遲,加快了決策和行動(dòng)。

BG24和MG24支持Matter、Zigbee、OpenThread、低功耗藍(lán)牙、藍(lán)牙網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)、專有和多協(xié)議操作,并提供PSA 3級(jí)Secure Vault安全保護(hù),超低功耗以及Silicon Labs產(chǎn)品組合中最大的內(nèi)存和閃存容量,可廣泛應(yīng)用于各種智能家居、醫(yī)療和工業(yè)領(lǐng)域。

Silicon Labs持續(xù)探索無線SoC+嵌入式AI毫無疑問,一個(gè)設(shè)計(jì)良好的硬件和適當(dāng)?shù)能浖С挚梢詫?shí)現(xiàn)高效的AI SoC。顯然,專用的解決方案性能將表現(xiàn)得最好,但通用的AIoT器件也具有強(qiáng)大的功能且極具競(jìng)爭(zhēng)力?!拔也⒉徽J(rèn)為SoC功能越強(qiáng)大越好,而是應(yīng)該以合理的價(jià)格為特定的問題提供最智能、最有效的解決方案?!盩amas Daranyi說道。

Tamas Daranyi表示,作為一家全球領(lǐng)先的擁有安全和智能的無線技術(shù)、先進(jìn)外圍設(shè)備和先進(jìn)計(jì)算內(nèi)核的無線SoC供應(yīng)商,Silicon Labs已經(jīng)為邊緣人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)制定了戰(zhàn)略和路線圖。該戰(zhàn)略的一個(gè)關(guān)鍵部分是解決在無線SoC上盡可能快速和高效地運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的挑戰(zhàn)。更重要的是,Silicon Labs已經(jīng)為此推出了兩款全新的2.4 GHz無線SoC系列產(chǎn)品,它們擁有片上AI/ML加速器。他們還為市場(chǎng)推出了一個(gè)全新的軟件工具包,旨在讓開發(fā)人員通過一些最常用的工具套件(如TensorFlow),來快速構(gòu)建和部署人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。我們正在探索集成機(jī)器學(xué)習(xí)和無線連接功能的單芯片解決方案及其最有意義的、特別關(guān)注低功耗的應(yīng)用,這將成為物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的一場(chǎng)徹底變革。

審核編輯:彭靜
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原文標(biāo)題:?行家觀點(diǎn)-物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備需要怎樣的邊緣AI?

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