日韩亚洲Av人人夜夜澡人人爽,极品美女网红视频福利

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）如今各行各業(yè)似乎都傍上了AI，物聯(lián)網(wǎng)也不例外。但AIoT的進(jìn)程也已經(jīng)開(kāi)啟了好幾年，除了智能音箱、智能機(jī)器人這樣的產(chǎn)品以外，似乎也沒(méi)有冒出任何爆款，反倒是手機(jī)憑借著龐大的應(yīng)用生態(tài)，Killer App頻出?？蔁o(wú)論是芯片原廠，還是下游廠商仍在不遺余力地宣傳AI功能，這讓人百思不得其解了，物聯(lián)網(wǎng)真的抱穩(wěn)了AI這條大腿嗎？我們不妨從物聯(lián)網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)AI的幾種方式來(lái)分析一下。

AIoT芯片

隨著邊緣端對(duì)AI需求的增加，其實(shí)不少?gòu)S商在不改變芯片架構(gòu)的情況下，也為邊緣AI開(kāi)發(fā)提供了一系列工具。就拿意法半導(dǎo)體為例，他們旗下的STM32產(chǎn)品就全部兼容NanoEdge生態(tài)，支持生成異常檢測(cè)、異常值檢測(cè)、分類(lèi)和回歸四種ML庫(kù)，可以完成常見(jiàn)的能源管理和壽命預(yù)測(cè)等工作。至于對(duì)性能要求更高的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，就得用到他們的STM32Cube.AI了，對(duì)MCU的要求也提升至Cortex-M33以上的內(nèi)核。這種方式對(duì)于芯片原廠來(lái)說(shuō)，無(wú)需對(duì)設(shè)計(jì)做出大改，也有助于建立起自己的AI開(kāi)發(fā)工具鏈生態(tài)，還可以針對(duì)不同芯片的性能進(jìn)行調(diào)整。

EFR32MG24無(wú)線SoC / Silicon Labs也有的廠商開(kāi)始在芯片上添加AI加速單元，比如Silicon Labs的BG24和MG24兩個(gè)SoC，就加入了AI/ML硬件加速器，為Cortex-M33卸載處理機(jī)器學(xué)習(xí)算法的工作。從其規(guī)格書(shū)上來(lái)看，該加速器是一個(gè)矩陣矢量處理器，所以更適合用于密集的矩陣浮點(diǎn)乘加運(yùn)算，比如BG24這種藍(lán)牙無(wú)線SoC，就可以更輕松地完成藍(lán)牙AoA的室內(nèi)定位工作。這種方案與當(dāng)下數(shù)據(jù)中心、HPC市場(chǎng)的做法并無(wú)二致，對(duì)于AI/ML這種專(zhuān)用性極強(qiáng)的負(fù)載來(lái)說(shuō)，確實(shí)不該拿來(lái)拖累通用計(jì)算的性能，而且這一思路也考慮到了對(duì)不同AI框架的兼容性。未來(lái)很有可能會(huì)出現(xiàn)更多的異構(gòu)方案，比如在集成Arm NPU的同時(shí)，加入各種硬件加速器內(nèi)核。但無(wú)論是在原有芯片基礎(chǔ)上加入AI算法，還是集成AI加速器，除了存在建立生態(tài)系統(tǒng)的挑戰(zhàn)外，也都會(huì)帶來(lái)不可忽視的功耗增加，這對(duì)于一些持續(xù)供電的IoT產(chǎn)品的影響可以忽略，但對(duì)于可穿戴產(chǎn)品來(lái)說(shuō)無(wú)疑意味著續(xù)航的降低。像蘋(píng)果的一系列產(chǎn)品就秉承著類(lèi)似的設(shè)計(jì)，諸如Airpods、Apple Watch都是在以功能性作為最高優(yōu)先級(jí)，續(xù)航普遍不高。當(dāng)然了，這里提到的引入AI降低續(xù)航都是以IoT產(chǎn)品的功能性和高品質(zhì)服務(wù)作為優(yōu)先，畢竟如果你從功耗上發(fā)力AI功能的話，還是能大大改善續(xù)航的。就拿華為的智能音箱Sound Joy為例，在藍(lán)牙模式下播放音樂(lè)就更加省電，但若是切換成支持語(yǔ)音控制的智能模式后，續(xù)航就會(huì)變短，所以華為也利用了動(dòng)態(tài)調(diào)壓節(jié)能的算法進(jìn)一步提升續(xù)航。因此對(duì)于這類(lèi)功能繁多的IoT產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，如何利用AI來(lái)完成功能的開(kāi)關(guān)和功耗調(diào)整，才是未來(lái)增加續(xù)航的大方向。

輕量級(jí)AI框架

不僅是芯片廠商，AI框架的開(kāi)發(fā)者們也注意到了IoT龐大的邊緣AI市場(chǎng)，紛紛在推出輕量化或可擴(kuò)展性強(qiáng)的框架，比如TensorFlow Lite、Caffe2等。這類(lèi)框架可以在內(nèi)存極小的設(shè)備上運(yùn)行ML模型，也不需要任何操作系統(tǒng)、庫(kù)的支持。由于走了輕量化的路線，所以與工作站或數(shù)據(jù)中心這種場(chǎng)景跑的AI框架還是存在差異的，但也足以完成常見(jiàn)的對(duì)象檢測(cè)、手勢(shì)識(shí)別、超分辨率等工作，TinyML已經(jīng)成了每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)公司研究的方向。

TensorFlow Lite支持的部分示例應(yīng)用 / Google而且這些框架的開(kāi)發(fā)者也會(huì)預(yù)先給到優(yōu)化后的模型，同時(shí)還能根據(jù)部署場(chǎng)景，完成不同模型之間的轉(zhuǎn)換，比如將Tensorflow轉(zhuǎn)換成TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro部署在移動(dòng)端或邊緣端等等。雖然這類(lèi)輕量級(jí)模型已經(jīng)解決了運(yùn)行的問(wèn)題，但后續(xù)的重新訓(xùn)練、優(yōu)化還是需要廠商自己去完成的。至于性能上的差異，不同的芯片之間勢(shì)必會(huì)存在偏差，比如手機(jī)上運(yùn)行這些AI模型肯定會(huì)比尋常的嵌入式設(shè)備要快得多。好在大部分這些輕量化AI框架都是開(kāi)源的，所以廠商也得以對(duì)其做出專(zhuān)門(mén)的優(yōu)化，并對(duì)現(xiàn)有的一些流行的AI模型進(jìn)行移植，同時(shí)也能在這個(gè)過(guò)程中打造其專(zhuān)有框架和工具鏈，做好差異化。這些輕量化AI框架面臨的挑戰(zhàn)也不是沒(méi)有，比如支持?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)型少、不支持模型訓(xùn)練等，也都是限制了它們產(chǎn)出爆款應(yīng)用的因素。

傳感器AI

大家都知道，一旦將數(shù)據(jù)處理盡可能放在靠前的流程中，不僅能降低功耗和延遲，也能極大地提升AI運(yùn)算的效率，省去交給云端處理這一繁瑣的步驟。在大部分IoT場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)傳輸流程的頭部往往都是傳感器，所以無(wú)論是何種傳感器，制造商們都開(kāi)始探討集成AI的方案。

ISPU傳感器 / 意法半導(dǎo)體比如，意法半導(dǎo)體就推出內(nèi)嵌智能傳感器處理單元（ISPU）的MEMS傳感器，直接將AI處理單元集成在傳感器上，打造一個(gè)智能傳感器。這樣的傳感器本身定制化程度也高，可直接對(duì)ISPU進(jìn)行C語(yǔ)言編程，也支持運(yùn)行多個(gè)AI算法。更重要的是，這類(lèi)將AI集成在傳感器方案顯著降低了功耗，在計(jì)算完成后才將有效的數(shù)據(jù)傳給待機(jī)狀態(tài)的MCU處理，真正實(shí)現(xiàn)了在MCU之前的數(shù)據(jù)智能處理。而且這種傳感器的設(shè)計(jì)也可以用上哈佛架構(gòu)，甚至可以直接進(jìn)行模擬運(yùn)算，再轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，實(shí)現(xiàn)更高的效率，最后再讓馮諾依曼架構(gòu)的CPU來(lái)完成工作。

寫(xiě)在最后

我們自然也不能忽視掉在云端進(jìn)行AI處理的方案，固然這是一種將性能放大到極致的路線。可如果將未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)一股腦交給云端處理的話，徒增上云成本不說(shuō)，延遲也會(huì)大大增加；全部交給端測(cè)來(lái)完成AI計(jì)算的話，功耗續(xù)航都得做出讓步，甚至還是難以跑出可觀的性能。這也就是為何亞馬遜、阿里巴巴等廠商紛紛部署IoT的邊緣計(jì)算的原因，即便邊緣端接手了主要的AI計(jì)算工作，卻依然可以將數(shù)據(jù)交給云端進(jìn)行管理、存儲(chǔ)和分析，而且這不一定是一個(gè)實(shí)時(shí)連接的過(guò)程，只需間歇性的同步也能完成任務(wù)。更何況功能、固件升級(jí)這樣的任務(wù)主要還是交給云端來(lái)實(shí)現(xiàn)的，在有效的分析和訓(xùn)練下，云端可以將優(yōu)化過(guò)后的模型傳給邊緣端。所以由此看來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)要想真正跨入AI時(shí)代，端云協(xié)同才是最佳方案。

聲明：本文由電子發(fā)燒友原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明以上來(lái)源。如需入群交流，請(qǐng)?zhí)砑游⑿舉lecfans999，投稿爆料采訪需求，請(qǐng)發(fā)郵箱huangjingjing@elecfans.com。

更多熱點(diǎn)文章閱讀

原文標(biāo)題：談?wù)勎锫?lián)網(wǎng)抱穩(wěn)的AI大腿

文章出處：【微信公眾號(hào)：電子發(fā)燒友網(wǎng)】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。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(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。舉報(bào)投訴

物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)

+關(guān)注

關(guān)注
2943

文章
47670

瀏覽量
412021
AI

AI

+關(guān)注

關(guān)注
91

文章
39126

瀏覽量
299771

原文標(biāo)題：談?wù)勎锫?lián)網(wǎng)抱穩(wěn)的AI大腿

文章出處：【微信號(hào)：elecfans，微信公眾號(hào)：電子發(fā)燒友網(wǎng)】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛兴趣闲谈,欧美亚洲精品 8区,国产精品久久久久精品免费

搜索歷史

談?wù)勎锫?lián)網(wǎng)抱穩(wěn)的AI大腿

評(píng)論