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MCU要如何在邊緣和節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)中實(shí)現(xiàn)AI功能

電子設(shè)計(jì) ? 來(lái)源:電子設(shè)計(jì) ? 作者:電子設(shè)計(jì) ? 2020-10-30 07:13 ? 次閱讀
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AI:Artificial Intelligence,即人工智能

AI 與我們息息相關(guān),手機(jī)導(dǎo)航、語(yǔ)音控制、智慧工廠、物流等這些都會(huì)運(yùn)用 AI 相關(guān)技術(shù)。


隨著人工智能的普及,很多使用 MCU 開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品也走向了 AI 的世界。AI 設(shè)計(jì)主要參與方都是功能強(qiáng)大的 CPU,GPUFPGA 等。MCU 與強(qiáng)大的人工智能(AI)有什么關(guān)系?

隨著 AI 從云到邊緣的發(fā)展,使得這一觀點(diǎn)正在迅速改變,AI 計(jì)算引擎使 MCU 能夠突破嵌入式應(yīng)用可能的極限,嵌入式設(shè)計(jì)已經(jīng)能夠提高網(wǎng)絡(luò)攻擊的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力和設(shè)備安全性。

云計(jì)算推動(dòng)了對(duì)具有 AI 功能的 MCU 的需求;它減少了數(shù)據(jù)傳輸所需的帶寬,并節(jié)省了云服務(wù)器的處理能力

配備 AI 算法的 MCU 正在應(yīng)用包含對(duì)象識(shí)別,啟用語(yǔ)音服務(wù)和自然語(yǔ)言處理等功能的應(yīng)用程序。它們還有助于提高物聯(lián)網(wǎng)(IoT),可穿戴設(shè)備和醫(yī)療應(yīng)用中電池供電設(shè)備的準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)隱私性。

那么,MCU 如何在邊緣和節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)中實(shí)現(xiàn) AI 功能?下面簡(jiǎn)要介紹了三種基本方法,這些方法使 MCU 能夠在 IoT 網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行 AI 加速。

三個(gè) MCU + AI 場(chǎng)合

第一種方法(可能是最常見(jiàn)的方法)涉及各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)框架(例如 Caffe 2,TensorFlow Lite 和 Arm NN)的模型轉(zhuǎn)換,用于在 MCU 上部署云訓(xùn)練的模型和推理引擎。有一些軟件工具可以從云中獲取經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并通過(guò)將其轉(zhuǎn)換為 C 代碼來(lái)針對(duì) MCU 進(jìn)行優(yōu)化。

在 MCU 上運(yùn)行的優(yōu)化代碼可以在語(yǔ)音,視覺(jué)和異常檢測(cè)應(yīng)用程序中執(zhí)行 AI 功能。工程師可以將這些工具集下載到 MCU 配置中,并運(yùn)行優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推論。這些 AI 工具集還提供了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 AI 應(yīng)用程序的代碼示例。

AI 執(zhí)行模型轉(zhuǎn)換工具可以在低成本和低功耗 MCU 上運(yùn)行優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推論

第二種方法是繞過(guò)了對(duì)從云借用的預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的需求,設(shè)計(jì)人員可以將 AI 庫(kù)集成到微控制器中,并將本地 AI 培訓(xùn)和分析功能納入其代碼中。

隨后,開(kāi)發(fā)人員可以基于從邊緣的傳感器,麥克風(fēng)和其他嵌入式設(shè)備獲取的信號(hào)來(lái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型,并運(yùn)行諸如預(yù)測(cè)性維護(hù)和模式識(shí)別之類(lèi)的應(yīng)用程序。

第三,AI 專(zhuān)用協(xié)處理器的可用性使 MCU 供應(yīng)商能夠加快機(jī)器學(xué)習(xí)功能的部署。諸如 Arm Cortex-M33 之類(lèi)的協(xié)處理器利用了諸如 CMSIS-DSP 之類(lèi)的流行 API 來(lái)簡(jiǎn)化代碼的可移植性,從而使 MCU 與協(xié)處理器緊密耦合,可加快 AI 功能,如協(xié)處理相關(guān)和矩陣運(yùn)算。

同時(shí),新推出的 Cortex-M55 具有更強(qiáng)的 AI 處理能力。

上述軟件和硬件平臺(tái)演示了如何通過(guò)根據(jù)嵌入式設(shè)計(jì)要求開(kāi)發(fā)的推理引擎在低成本 MCU 中實(shí)現(xiàn) AI 功能。這很關(guān)鍵,因?yàn)橹С?AI 的 MCU 很有可能在 IoT,工業(yè),智能建筑和醫(yī)療應(yīng)用中改變嵌入式設(shè)備的設(shè)計(jì)。

審核編輯 黃昊宇

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    。這種方法需要巨大的帶寬才能將海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕?邊緣設(shè)備越來(lái)越多地使用AI推理技術(shù),以實(shí)現(xiàn)快速實(shí)時(shí)響應(yīng)并提高數(shù)據(jù)隱私和安全性,同時(shí)避免與云連接產(chǎn)生的延遲和成本。這也降低了功耗,使其適用于電池供電的IoT應(yīng)用。因此,
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