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邊緣AI MCU的技術趨勢

2023-11-30 13:54:24

    在很多垂直的邊緣端要實現AI賦能,調用云端的AI能力的成本較高,而且整個鏈條的響應時間也較長,對于連接質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,這與端側的低功耗、低延時的系統設計目標并不相符。
 
    邊緣AI落地,需要滿足端側的功耗要求。因此,內置硬件CNN進行專門的AI運算,成為了在AI MCU上最佳選擇。在端側計算單元中部署一個資源夠用的卷積神經網絡(CNN)加速器,就可以承擔起端側的AI任務,而且也釋放了更擅長做計算任務的CPU等資源,從而在增加AI運算的同時,還保證了達到端側高能效目標。
 
    據了解,在百億IoT設備中,大部分的計算單元是MCU。而在MCU中集成CNN加速器,已經成為了MCU的一個發展方向。目前諸多MCU廠商都已經推出了AI集成的MCU產品,ADI也是如此。
 
    據預測,2025年75%的數據產生在邊緣側進行處理,端側AI MCU市場潛力巨大。
 
    隨著AI在邊緣的落地,硬件CNN在端側MCU的集成已經成為一種技術趨勢。這種AI MCU的發展將會迎來巨大的市場機遇。

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