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用開創性的新技術方法釋放邊緣人工智能的全部潛力
用開創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勢。AI設計可以更簡單，數據處理更安全，整體用戶體驗更優越。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據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品、企業設備還是工業應用，邊緣 AI 原始設備制造商 (OEM) 面臨的挑戰是開發具有低延遲、高性能和低功耗的低成本、小尺寸設備。由于帶寬受限的內存和高時鐘速度，數字技術的固有局限性迫使原始設備制造商做出權衡，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，從而推動電子行業向前發展。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。模擬計算的最大障礙之一是其規模。模擬芯片傳統上太大且成本高昂，更不用說開發起來非常困難。模擬計算已經研究了幾十年，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（它比數字系統更有效）滿足當今的計算需求。
結合閃存和模擬
通過結合閃存和模擬計算，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。公司可以利用具有模擬內存計算功能的 AI 處理器，在廣泛的 IoT 應用程序中輕松且經濟高效地部署AI。
當然，模擬計算需要生活在數字世界中。AI 系統連接到數字傳感器和處理器。這意味著模擬計算處理器可能需要數以萬計的模數 (ADC) 和數模 (DAC) 轉換器。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有限制，我們將看到哪些令人興奮的創新。從農場到工廠，從數據中心到交通運輸等等，由模擬內存計算技術驅動的邊緣人工智能的可能性是無窮無盡的。