忘掉酷睿和骁龙:人工智能时代你该认识这些芯片

ai人工智能信息资讯 2021-03-20 12:5664网络整理阿特

感谢邀请!我对我了解的方面给出一个简单的答案。如果不全面,请参考其他受访者的答案。我将与该主题一起学习。

我似乎还没有看到嵌入式人工智能的概念在学术界正式提出,但是人工智能离不开嵌入式。人工智能领域涵盖了许多学科,并具有许多应用,例如机器视觉,指纹识别,面部识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动计划,智能搜索,定理证明,游戏,自动编程,智能控制,机器人技术,语言和图像理解,遗传编程...

无论计算的输入和输出如何划分,嵌入式都是不可分割的忘掉酷睿和骁龙:人工智能时代你该认识这些芯片,现在在计算部分已经有了嵌入式解决方案,因为在某些应用场景中,云计算不可靠甚至根本无法使用。由于进行AI计算,因此AI计算本地化的需求催生了大量基于本地计算的嵌入式人工智能解决方案。除了传统的嵌入式处理器之外,还有专用的人工智能芯片。我不会扩展以下链接进行介绍:

“忘了Core和Snapdragon:您应该了解人工智能时代的这些芯片-IT国际新闻-C114(中国通信网)”

另一个是FPGA或FPGA + MPU解决方案,在这里我将在下面的链接中放置一个私人视频:

“ DeePhi深度学习平台:由Xilinx提供支持”

嵌入式人工智能_亚马逊智能仓库 人工_智能人工机器人

以上三种方法各有优缺点:首先,映射算法可以将AI算法快速移植到嵌入式MPU中,但资源明显有限;其次,人工智能算法的计算可以加速到一个相当可观的程度,但是价格更昂贵并且计算的通用性不强;第三类可以说是介于一到两个之间,它比第一类具有更多的计算资源,并且还可以加速AI计算,并且还具有第二类,即程序没有的灵活性。

关于需要保留的知识,无论AI如何应用于嵌入式系统,相应的AI基础知识:AI数学工具,CS对应理论,即使您没有足够的精力来学习更多知识嵌入式人工智能,深度,至少您必须``看到''Pig Run'',接下来就是现在著名的CNN,BNN之类的东西。您需要了解基本原理,然后在AI嵌入式应用程序中,您需要根据您感兴趣的程序补充相应的知识。

以我知道的第三个解决方案为例。现在,FPGA + MPU具有许多基于Soc的AI解决方案,主要是将CNN或其他算法映射到FPGA以实现操作实现和加速,以及将MPU映射到计算和调度。这样的解决方案创造了巨大的市场需求,因为通常了解AI算法的工程师不了解FPGA,而了解FPGA的工程师不了解AI嵌入式人工智能,因此该解决方案所需的人才要求AI和FPGA都高效且可靠。将AI算法映射到FPGA。

上面是一块砖头,我期待其他受访者的美丽玉石。谢谢!



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