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邊緣AI設(shè)計(jì)需要全面的開(kāi)發(fā)工具

星星科技指導(dǎo)員 ? 來(lái)源:嵌入式計(jì)算設(shè)計(jì) ? 作者:Ananda Roy ? 2022-11-17 17:37 ? 次閱讀

連接和傳感與低功耗人工智能AI) 處理平臺(tái)的結(jié)合極大地改變了我們與機(jī)器的關(guān)系,并永遠(yuǎn)改變了我們的生活、工作和娛樂(lè)方式。盡管它們?cè)谠O(shè)計(jì)上對(duì)能源的需求最低,但這些強(qiáng)大的處理器正在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)人工智能功能,使他們能夠在本地處理數(shù)據(jù),用于家庭、辦公室和工業(yè)環(huán)境的一系列智能應(yīng)用。

直到最近,此類應(yīng)用程序還依賴于基于云的處理和電力線訪問(wèn),但這種情況正在發(fā)生變化。得益于針對(duì)網(wǎng)絡(luò)邊緣的新一波低功耗人工智能豐富解決方案,為嵌入式工業(yè)和消費(fèi)應(yīng)用設(shè)計(jì)的產(chǎn)品可以在本地做出決策,而無(wú)需依賴云連接。這確保了隱私,減少了響應(yīng)時(shí)間,節(jié)省了能源,并更好地利用了可用的無(wú)線帶寬。它還允許這些設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間使用AAA甚至紐扣電池運(yùn)行,從而將它們從線路功率的限制中解放出來(lái)。

創(chuàng)新邊緣人工智能的浪潮使設(shè)計(jì)人員處于需要在不斷變化的技術(shù)環(huán)境中快速開(kāi)發(fā)產(chǎn)品的位置。他們的設(shè)計(jì)依賴于人工智能的復(fù)雜性及其部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣的能力,在那里它可以使用準(zhǔn)確且經(jīng)過(guò)專門訓(xùn)練的人工智能模型根據(jù)來(lái)自多個(gè)傳感器輸入的數(shù)據(jù)做出智能決策。

成功取決于設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中快速部署產(chǎn)品的能力 - 并且這樣做的動(dòng)機(jī)很強(qiáng),因?yàn)檫吘堿I市場(chǎng)提供了巨大的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。

盡管有機(jī)會(huì),但開(kāi)發(fā)人工智能產(chǎn)品的夢(mèng)想很快就會(huì)成為一場(chǎng)噩夢(mèng)??紤]到在開(kāi)始設(shè)計(jì)之前似乎有無(wú)窮無(wú)盡的硬件和軟件可供選擇,在夢(mèng)幻噩夢(mèng)的光譜中,設(shè)計(jì)師的墮落在很大程度上取決于他們必須使用的工具。

深思熟慮的評(píng)估和設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)平臺(tái)具有造夢(mèng)潛力;它們消除了產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中許多(如果不是大多數(shù))耗時(shí)、令人頭疼的步驟。任何曾經(jīng)不得不收集不同硬件陣列,從無(wú)數(shù)選項(xiàng)中選擇軟件,然后將它們拼湊成本質(zhì)上是自己的開(kāi)發(fā)平臺(tái)的設(shè)計(jì)師 - 甚至在開(kāi)始設(shè)計(jì)之前 - 都可以證明這一點(diǎn)。

對(duì)于基于片上系統(tǒng) (SoC) 的設(shè)計(jì)尤其如此。顧名思義,SoC將一系列基本但以前獨(dú)立的功能組合到一個(gè)高效的芯片中。例如,在我們的KatanaEdge AI SoC的情況下,這些功能包括高級(jí)處理,連接,音頻視頻輸入和輸出,電源,當(dāng)然還有基于我們專有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的智能(圖1)。

我們Synaptics非常了解對(duì)全面開(kāi)發(fā)工具的需求。我們的客戶欣賞并受益于他們可以使用的全面開(kāi)發(fā)平臺(tái)。Katana平臺(tái)在采用方面取得了廣泛的成功,這要?dú)w功于其全面的開(kāi)發(fā)工具,這些工具使設(shè)計(jì)過(guò)程盡可能簡(jiǎn)單,就像SoC提供的基礎(chǔ)性能,功耗和系統(tǒng)集成功能一樣。

圍繞 SoC 構(gòu)建的邊緣 AI 產(chǎn)品代表了正在使用的一些最復(fù)雜的設(shè)計(jì)。由于這些設(shè)備面向的各種應(yīng)用,因此它們的開(kāi)發(fā)平臺(tái)必須盡可能完整。例如,我們最近推出的Katana評(píng)估套件(EVK)不僅包含帶有SoC的基板,多個(gè)傳感器和Wi-Fi/藍(lán)牙無(wú)線連接模塊,還包含模擬一系列任務(wù)的單個(gè)附件板:相機(jī),外設(shè)擴(kuò)展和電源。電纜、電池和外殼完善了EVK。

像這樣的EVK中的AI算法可以在SoC中實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的功能,例如計(jì)算智能建筑,劇院和體育場(chǎng)人群控制中應(yīng)用的人數(shù)。其他可能更平凡的任務(wù)包括遠(yuǎn)程抄表面板和傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備。通過(guò)使用智能攝像頭讀取傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備中使用的LCD或LED顯示屏,該設(shè)備可以快速,不顯眼地引入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)。這解決了工廠自動(dòng)化和工業(yè)4.0領(lǐng)域的巨大問(wèn)題。

審核編輯:郭婷

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