發布日期：2022-04-20 點擊率：34
一直以來，邊緣AI芯片都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家帶來邊緣AI芯片的相關介紹，詳細內容請看下文。
一、邊緣AI芯片
相信每個人可能都經歷過這樣一種挫敗感——當你拿起手機調出語音轉文字功能口述一封郵件時，卻發現手機并未聯網，無法使用這一功能。現在，隨著新一代邊緣人工智能芯片的問世，人工智能可直接嵌入各類設備當中，將大大減少這種令人挫敗的情況發生。
邊緣人工智能芯片很大可能將流向數量日益增長的消費級設備，如高端智能手機、平板電腦、智能音箱及可穿戴設備等，同時亦將應用于多個企業市場——機器人、攝像頭、傳感器及其他物聯網設備。兩者均是十分重要的市場。消費級邊緣人工智能芯片市場規模遠大于企業市場，但其增長速度可能相對較慢，2020至2024年的復合年均增長率預計將為18%。 企業級邊緣人工智能芯片市場發展時間雖然較短，直到2017年才出現首個商用企業級邊緣人工智能芯片，但增長速度更快，同一時段的復合年均增長率預測將高達50%。
至2024年，邊緣人工智能芯片銷量預計將超過15億片，甚至可能遠遠超過這一數據，年銷量增長率將達到至少20%，是半導體行業整體長期預測9%的復合年均增長率的兩倍以上。
邊緣人工智能芯片體積更小，成本更低，耗用功率更少，產生的熱量更少，能夠集成于智能手機等手持設備以及機器人等非消費級設備，使這些設備自身能夠執行處理器密集型人工智能計算，從而減少或消除了將大量數據發送至遠程位置的需要，極大提升了設備的可用性和速度，以及數據的安全性和保密性。
邊緣人工智能芯片所實現的人工智能更準確的名稱是深度機器學習。它由兩個部分構成。第一部分是訓練。訓練需要重復不斷地分析大量歷史數據，從這些數據中檢測不同的模式，并針對這種類型的模式檢測生成算法。第二部分是推理。在推理中，經過訓練過程產生的算法(常通過進一步的訓練不斷更新和調整)被用于分析新的數據，挖掘有價值的結果。
有趣的是，雖然過去數據中心芯片同時被用于訓練和推理，我們如今看到，數據中心芯片的發展正呈現出不同的特點，部分芯片的優化側重于訓練，而部分則側重于推理。38這種相對較新的發展將會產生何種影響尚未明確。但一個可能的趨勢是，隨著邊緣人工智能芯片的崛起，當前數據中心訓練和推理處理組合將逐步向重訓練、輕推理轉變。若真如此，這種專用的數據中心芯片尤其有助于提升靈活性，使正在經歷訓練和推理重心轉變的數據中心相應地調整自身硬件組合。
二、邊緣AI芯片特征
那么邊緣AI芯片都有什么特征?
(1)算力強：
邊緣AI的算力要比終端要算力更強，通常都是獨立解決問題。但是性能要比小區的人臉識別或者智能音箱這種語音識別的基于某種應用的端側AI芯片的處理能力要強1-2個數量級。
(2)外設豐富：
邊緣AI基本上強調信息的可獲得性，例如多路攝像頭的輸入的需求，對于類似MIPI的接口的數量會有很大的需求，例如可以同時支持多路攝像頭等視頻音頻的輸入。
(3)可編程性：
邊緣AI芯片通常用面向工業用戶，需要AI賦能用戶，換言之：AI要和用戶應用場景相結合，通常根據不同工業用戶不同的場景需要進行編程，用于適配不同的模型和場景。也不局限于某種應用。一個良好的可編程的架構是解決問題的關鍵。邊緣AI芯片不是直接給工業客戶用，而是要根據工業客戶的需求進行客戶需求AI賦能，這個是邊緣AI芯片核心特征。
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