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用MCU實現(xiàn)邊緣AI的策略探討

作者:金光一(兆易創(chuàng)新MCU事業(yè)部產(chǎn)品市場總監(jiān)) 時間:2023-11-20 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏


本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/202311/453090.htm

1 的機遇與挑戰(zhàn)

現(xiàn)在,智能化AI 逐步融入到一些應(yīng)用場景,主要關(guān)注與相關(guān)性較強的 市場,比如在工業(yè)、消費應(yīng)用場景中的一些預(yù)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(guān)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(xù)的學(xué)習(xí),能夠?qū)σ恍┬袨檫M行預(yù)判,降低風(fēng)險。

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金光一(事業(yè)部產(chǎn)品市場總監(jiān))

AI 在 上的應(yīng)用近些年被越來越多的客戶所關(guān)注,客戶旨在利用AI 技術(shù)解決之前傳統(tǒng)方法的弊端,通過和客戶溝通,在一些痛點問題上,例如數(shù)據(jù)傳輸延遲、數(shù)據(jù)有漏洞安全性差、邊緣設(shè)備網(wǎng)絡(luò)連接不穩(wěn)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(shè)計者遇到的開發(fā)挑戰(zhàn)主要有兩方面:①受限于MCU 的資源,復(fù)雜的模型運行速度慢,需要對模型進行優(yōu)化;②客戶對于如何將AI 應(yīng)用部署在MCU端,缺乏快速驗證實現(xiàn)的工具,需要研發(fā)直觀快速的自動化軟件來幫助客戶實現(xiàn)AI 應(yīng)用。

2 兆易的解決方案

為此,全新推出的Cortex-M7 內(nèi)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(yīng)用的創(chuàng)新潛力,可廣泛用于數(shù)字信號處理、電機變頻、電源、儲能、音視頻、圖形圖像等各類應(yīng)用,也適用于機器學(xué)習(xí)和邊緣側(cè)AI 等諸多高端創(chuàng)新場景。除了持續(xù)推出的MCU 產(chǎn)品外, 兆易創(chuàng)新也通過多種服務(wù)為客戶的嵌入式AI 應(yīng)用提供快速落地的可能性:

●   幫助客戶實現(xiàn)AI 應(yīng)用在MCU 端的部署,提供給客戶不同領(lǐng)域的AI 參考例程,幫助客戶理解AI 應(yīng)用。

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

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

(本文來源于EEPW 2023年11月期)



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