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用開創(chuàng)性的新技術方法釋放邊緣人工智能的全部潛力
用開創(chuàng)性的新技術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行 AI 模型為 IoT 應用程序提供了顯著的優(yōu)勢。AI設計可以更簡單，數(shù)據(jù)處理更安全，整體用戶體驗更優(yōu)越。此外，邊緣人工智能處理對于視頻分析等需要實時處理大量數(shù)據(jù)的低延遲應用程序更有利。
人工智能 OEM
無論是設計消費電子產(chǎn)品、企業(yè)設備還是工業(yè)應用，邊緣 AI 原始設備制造商 (OEM) 面臨的挑戰(zhàn)是開發(fā)具有低延遲、高性能和低功耗的低成本、小尺寸設備。由于帶寬受限的內(nèi)存和高時鐘速度，數(shù)字技術的固有局限性迫使原始設備制造商做出權(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——模擬計算與閃存相結(jié)合——有望使公司能夠負擔得起廣泛部署強大的邊緣人工智能應用程序。
閃存
與硬盤驅(qū)動器相比，閃存技術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，從而推動電子行業(yè)向前發(fā)展。我們都應該感謝閃存讓我們可以保存照片、下載應用程序以及在我們每天使用的智能手機、筆記本電腦和其他設備上做更多事情。然而，閃存也有一些缺點。與其他內(nèi)存技術相比，它的低速和高功耗限制了它在長存儲上的使用。
模擬計算
模擬計算是一項已顯示出巨大前景的技術，但在歷史上曾面臨多項實施挑戰(zhàn)。模擬計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，更不用說開發(fā)起來非常困難。模擬計算已經(jīng)研究了幾十年，因為公司試圖弄清楚如何利用模擬的快速計算速度和功率效率（它比數(shù)字系統(tǒng)更有效）滿足當今的計算需求。
結(jié)合閃存和模擬
通過結(jié)合閃存和模擬計算，您得到的總和遠大于單個部分。這種組合實現(xiàn)了令人難以置信的密度——將成本降低 20 倍，并使處理器設計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)存計算功能的 AI 處理器，在廣泛的 IoT 應用程序中輕松且經(jīng)濟高效地部署AI。
當然，模擬計算需要生活在數(shù)字世界中。AI 系統(tǒng)連接到數(shù)字傳感器和處理器。這意味著模擬計算處理器可能需要數(shù)以萬計的模數(shù) (ADC) 和數(shù)模 (DAC) 轉(zhuǎn)換器。為了安裝在單個芯片上，ADC 需要非常小，并且需要以高能效設計。
利用模擬計算能力與閃存相結(jié)合，OEM 可以重新思考 AI 的可能性。想象一下，如果沒有邊緣人工智能應用程序的功率、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)場到工廠，從數(shù)據(jù)中心到交通運輸?shù)鹊龋赡M內(nèi)存計算技術驅(qū)動的邊緣人工智能的可能性是無窮無盡的。