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        用MCU實現邊緣AI的策略探討

        作者:金光一(兆易創新MCU事業部產品市場總監)時間:2023-11-20來源:電子產品世界收藏


        本文引用地址:http://www.sonshinechristianacademy.com/article/202311/453090.htm

        1 的機遇與挑戰

        現在,智能化AI 逐步融入到一些應用場景,主要關注與相關性較強的 市場,比如在工業、消費應用場景中的一些預測性維護和識別檢測:如光伏逆變器的拉弧檢測、故障檢測;如家電的非正常震動、語音及視覺的檢測;如語音關鍵詞指令的識別,視頻中人物檢測等。通過建立模型進行深度持續的學習,能夠對一些行為進行預判,降低風險。

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        金光一(事業部產品市場總監)

        AI 在 上的應用近些年被越來越多的客戶所關注,客戶旨在利用AI 技術解決之前傳統方法的弊端,通過和客戶溝通,在一些痛點問題上,例如數據傳輸延遲、數據有漏洞安全性差、邊緣設備網絡連接不穩定、成本高等,AI 的方法確實能夠解決之前一直困擾的問題,在邊緣計算中有助于提高性能、降低成本、增強隱私和安全性,以及更好地滿足實時需求。

        工程師或設計者遇到的開發挑戰主要有兩方面:①受限于MCU 的資源,復雜的模型運行速度慢,需要對模型進行優化;②客戶對于如何將AI 應用部署在MCU端,缺乏快速驗證實現的工具,需要研發直觀快速的自動化軟件來幫助客戶實現AI 應用。

        2 兆易的解決方案

        為此,全新推出的Cortex-M7 內核的超高性能MCU GD32H737/757/759 系列,具有卓越的處理能效、豐富的鏈接特性及多重安全機制,能夠全面釋放高級應用的創新潛力,可廣泛用于數字信號處理、電機變頻、電源、儲能、音視頻、圖形圖像等各類應用,也適用于機器學習和邊緣側AI 等諸多高端創新場景。除了持續推出的MCU 產品外, 兆易創新也通過多種服務為客戶的嵌入式AI 應用提供快速落地的可能性:

        ●   幫助客戶實現AI 應用在MCU 端的部署,提供給客戶不同領域的AI 參考例程,幫助客戶理解AI 應用。

        ●   與領先的第三方嵌入式AI 公司合作,提供更多的可選服務,在MCU 上實現AI 的支撐,包括各種算法、參考設計等。

        ●   研究最新的適合MCU 運行的模型架構,嘗試不同的優化方法,壓縮模型大小,加速模型推理速度,擴大AI 在MCU 中應用場景。

        (本文來源于EEPW 2023年11月期)



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