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物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備需要怎樣的邊緣AI?

21克888 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:黃晶晶 ? 2022-07-14 17:58 ? 次閱讀
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邊緣AI可以通過GPU、FPGAASIC等芯片來實現(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,電子發(fā)燒友網(wǎng)采訪Silicon Labs高級產(chǎn)品經(jīng)理Tamas Daranyi,關(guān)于邊緣AI以及Silicon Labs的產(chǎn)品舉措,他進行了分享。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對邊緣AI的考量


邊緣機器學(xué)習(xí)(ML)計算支持廣泛的、智能化的工業(yè)和家庭應(yīng)用,包括用于異常檢測的傳感器數(shù)據(jù)處理、預(yù)測性維護、用于改進玻璃破碎檢測的音頻模式識別、簡單命令詞識別以及視覺應(yīng)用,如使用低分辨率攝像頭進行在場檢測或人數(shù)統(tǒng)計??傊?,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,這些可能會超過其帶來的好處,最終得不償失。

Silicon Labs高級產(chǎn)品經(jīng)理Tamas Daranyi



他說,針對FFT、矩陣運算和卷積等特定類型的計算,有特定用途的計算硬件架構(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)計中的挑戰(zhàn)可能會有所不同,但在性能與門數(shù)之間總是存在權(quán)衡,這會增加價格。

同時,像服務(wù)器集群支撐起來的云計算中的人工智能/機器學(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)的對多樣化無線多協(xié)議的支持、電池壽命、機器學(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,還能夠保持成本優(yōu)勢、高能效并不會過時。

Silicon Labs最新無線SoC單芯片集成邊緣AI


Silicon 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)上進行創(chuàng)新,以實現(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1536 kB)和RAM(高達256 kB)的組合,以及AI/ML硬件加速器(用于在減輕ARM Cortex-M33工作量時處理機器學(xué)習(xí)算法),因此應(yīng)用程序可以有更多的時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,具有市場上最高的安全性和最佳的射頻性能/能效比。

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

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Secure Vault安全保護,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,一個設(shè)計良好的硬件和適當(dāng)?shù)能浖С挚梢詫崿F(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器件也具有強大的功能且極具競爭力?!拔也⒉徽J(rèn)為SoC功能越強大越好,而是應(yīng)該以合理的價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)、先進外圍設(shè)備和先進計算內(nèi)核的無線SoC供應(yīng)商,Silicon Labs已經(jīng)為邊緣人工智能/機器學(xué)習(xí)制定了戰(zhàn)略和路線圖。該戰(zhàn)略的一個關(guān)鍵部分是解決在無線SoC上盡可能快速和高效地運行機器學(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。他們還為市場推出了一個全新的軟件工具包,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器學(xué)習(xí)算法。我們正在探索集成機器學(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)的一場徹底變革。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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