AI應(yīng)用程序需要大量的能源消耗,通常是以服務(wù)器儲(chǔ)存所或昂貴的現(xiàn)場可編程門陣列的形式出現(xiàn)。挑戰(zhàn)在于提高計(jì)算能力,同時(shí)保持低能耗和低成本。現(xiàn)在,人工智能的應(yīng)用正在看到強(qiáng)大的智能邊緣計(jì)算帶來的巨大變化。與傳統(tǒng)的基于硬件的計(jì)算方法相比,基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速度正以其令人印象深刻的速度和功率,為計(jì)算性能開創(chuàng)一個(gè)新的時(shí)代。通過使傳感器節(jié)點(diǎn)能夠自己做出決定,智能邊緣技術(shù)極大地降低了5G和Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸速率。這正在為以前不可能的新興技術(shù)和獨(dú)特應(yīng)用提供動(dòng)力。例如,偏遠(yuǎn)地區(qū)的煙霧/火災(zāi)探測器或傳感器層面的環(huán)境數(shù)據(jù)分析都已成為現(xiàn)實(shí)--所有這些都隨著電池的使用年限而發(fā)生變化。為了檢驗(yàn)這些功能是如何實(shí)現(xiàn)的,本文探索了一個(gè)CNN的硬件轉(zhuǎn)換,一個(gè)專用的人工智能微控制器。
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