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1 推動(dòng)邊緣AI發(fā)展的兩個(gè)方面

在需求方面，由于計(jì)算能力要求高，最初AI 從云智能開(kāi)始，數(shù)據(jù)必須上傳到云處理，在隨后的開(kāi)發(fā)過(guò)程中存在用戶體驗(yàn)和數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題。邊緣AI 可大大降低延遲問(wèn)題，對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的要求相對(duì)寬松，大大提高了用戶體驗(yàn)。同時(shí)邊緣AI在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，不需要上傳到云端，可以很好地保證數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)安全，避免系統(tǒng)受到惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊。

在技術(shù)發(fā)展方面，芯片和軟件技術(shù)的迭代也在一定程度上促進(jìn)了邊緣AI 發(fā)展。，芯片的計(jì)算能力無(wú)法滿足邊緣AI 軟件配置通常使用專家系統(tǒng)或基本的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)AI 功能。然而，隨著深度學(xué)習(xí)軟件的迭代和發(fā)展，以及高計(jì)算能力和低功耗邊緣處理器的普及，邊緣處理器也從技術(shù)端推廣AI的發(fā)展。

林明(恩智浦半導(dǎo)體產(chǎn)品及營(yíng)銷總監(jiān))

2 邊緣AI五大發(fā)展方向

第一點(diǎn)是邊緣AI 處理器架構(gòu)配置的靈活性。AI 由于其應(yīng)用場(chǎng)景的多樣性，很難使用通用處理器來(lái)處理所有的事情AI 異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)將是未來(lái)的邊緣AI 發(fā)展的重要趨勢(shì):用最合適的處理單元處理相應(yīng)的AI 任務(wù)。

第二點(diǎn)是邊緣AI 處理器的能效比。目前邊緣AI 大多數(shù)產(chǎn)品由電池供電，因此需要開(kāi)發(fā)更靈活的能效需求模式。通過(guò)不同的能效模式切換、核心配置和半導(dǎo)體工藝改進(jìn)，在不同的計(jì)算場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)更高的能效比。

這兩點(diǎn)都體現(xiàn)在恩智浦廣泛而豐富的邊緣控制器和處理器產(chǎn)品組合中。

第三點(diǎn)是開(kāi)發(fā)工具和環(huán)境。恩智浦推出了eIQ開(kāi)發(fā)工具鏈， 它是全生態(tài)、全應(yīng)用場(chǎng)景的工具鏈�？蛻艨梢酝ㄟ^(guò)eIQ 從軟件數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注訓(xùn)練、推理引擎優(yōu)化到部署控制，開(kāi)發(fā)工具鏈。

第四點(diǎn)是數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)隱私越來(lái)越重要，通常AI 在應(yīng)用場(chǎng)景中，將有一個(gè)分離的安全芯片作為密鑰管理和安全啟動(dòng)管理。AI 它將朝著安全功能集成的趨勢(shì)發(fā)展，如EdgeLock該模塊廣泛集成在恩智浦的邊緣處理器中。

第五點(diǎn)是生態(tài)系統(tǒng)。AI 產(chǎn)品的實(shí)施涉及到不同領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)整合和未來(lái)邊緣AI 構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)必然需要芯片供應(yīng)商、算法供應(yīng)商、設(shè)備制造商、系統(tǒng)集成商甚至云服務(wù)供應(yīng)商共同提供專業(yè)服務(wù)。

3 計(jì)算能力和低功耗的挑戰(zhàn)

因?yàn)檫吘堿I 因此，計(jì)算能力和能耗在一定程度上是有限的。在許多情況下，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)需要根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景和現(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行算法優(yōu)化。作為一家半導(dǎo)體芯片公司，恩智浦深入?yún)⑴c邊緣AI 的開(kāi)發(fā)與場(chǎng)onsemi代理景觀應(yīng)用，不斷優(yōu)化芯片設(shè)計(jì)，達(dá)到高效低功耗的目的。SoC 實(shí)現(xiàn)邊緣的異構(gòu)架構(gòu)AI 當(dāng)功能運(yùn)行時(shí)，在不同的計(jì)算能力或不同的核心切換中，電源控制需要選擇適用的電源系統(tǒng)，以確保計(jì)算能力，降低功耗。

(本文來(lái)源《IC2022年4月，代理雜志