學嵌入式電腦內(nèi)存多大_以AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場迎來爆發(fā)期

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學嵌入式電腦內(nèi)存多大_以AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場迎來爆發(fā)期,   

（文章來源：OFweek）

隨著許多嵌入式系開始變得智能且自主，以人工智能（AI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場即將起飛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器市場持續(xù)升溫，從智能音箱、無人機到智能燈泡等越來越多的系統(tǒng)準備在本地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以取代傳送至云端進行運算的途徑。

英特爾旗下子公司Movidius在上周推出了一款采用USB外形的獨立式人工智能（AI）加速器。 El－Ouazzane說，這款名為Movidius神經(jīng)運算棒（Neural Compute Stick）的AI加速器設(shè)計，可輕松簡單地插入Raspberry Pi或X86 PC，讓大學研究人員、獨立軟件開發(fā)人員與程序增補人員易于為嵌入式系統(tǒng)進行編譯、調(diào)整以及加速深度學習應(yīng)用。

Movidius在去年秋天被英特爾收購后，如今已成為英特爾新技術(shù)部門的一部份。 Movidius之前曾經(jīng)開發(fā)出業(yè)界首款視覺處理器——Myriad 2 VPU。 如今，El－Ouazzane表示，推出這款運算棒的最終目標在于讓Movidius VPU成為可在邊緣執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參考架構(gòu)。盡管目標遠大，但業(yè)界分析師隨即指出，Movidius Myriad 2 VPU當然不是嵌入式系統(tǒng)中可在邊緣執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的唯一選擇。

  

TIrias Research首席分析師Jim McGregor表示：從技術(shù)上來看，您可以使用任何具有處理組件的開發(fā)板，并用于執(zhí)行一種模型。 例如機器學習（Machine learning）／AI模型已經(jīng)執(zhí)行于各種廣泛的處理器和SoC了，特別是針對行動領(lǐng)域。高通（Qualcomm）以Snapdragon系列實現(xiàn)的影像辨識可說是最佳的例子。 高通從Snapdragon 820開始采用自家開發(fā)的模型，McGregor說：Snapdragon基本上就是推理引擎。

具有平行處理組件（如GPU、DSP和FPGA）的處理解決方案非常適于作為推理引擎。 McGregor解釋說，許多正在開發(fā)中的客制化芯片解決方案都采用可內(nèi)建于SoC的DSP或FPGA。Linley Gwennap首席分析師Linley Gwennap對此表示贊同。 他在最近出刊的《微處理器報告》（Microprocessor Report）中寫道：高通、蘋果（Apple）和英特爾（Movidius）都在打造一種新的產(chǎn)品類別：神經(jīng)加速器。

Gwennap解釋說，對于這些以客戶端為基礎(chǔ)的加速器需求來自于要求極低延遲的自動駕駛車。 Gwennap在該報告的評論中指出，在本地進行處理的新技術(shù)將會開始滲透至一些較低成本的應(yīng)用。 他預(yù)測，在消費裝置中，小型的神經(jīng)加速器可能是SoC中的一個重要區(qū)塊，就像是繪圖核心或圖像處理器一樣。 幾家知識產(chǎn)權(quán)（IP）供貨商開始提供這一類加速器，期望盡可能地降低額外的硬件成本。

Gwennap在的訪談中指出，Movidius Neural Compute STIck對于開發(fā)人員幾乎沒有什么不同。對于開發(fā)人員來說，這并沒什么不起。 典型的PC就能產(chǎn)生至少100GFLOPS，特別是如果它還內(nèi)建繪圖卡，直接在PC上進行開發(fā)會更好。 對于需要較低功率處理器的嵌入式系統(tǒng)，高通Snapdragon 835提供超過250GOPS的效能，對于大多數(shù)的推理應(yīng)用來說都夠了。

不過，Movidius的El－Ouazzane并不贊同這樣的看法。首先，Movidius Neural Compute STIck利用USB讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更易于存取，有利于制造商或程序增補人員用于開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原型或進行調(diào)整。其次是電源效率的問題。 El－Ouazzane指出，Movidius的解決方案可讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在邊緣運算時旳功耗小于2瓦（W）。

然后，還有成本的考慮。 El－Ouazzane說：我認為這是一個殺手級因素。 Movidius Neural Compute STIck要價79美元，可望讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展變得超級普遍。他預(yù)期開發(fā)人員能使用Movidius的神經(jīng)運算平臺（Neural Compute Platform）應(yīng)用程序編程接口（API），將經(jīng)過訓練的Caffe、前饋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）輸入工具套件中，并進行配置，然后編譯成一種可用于嵌入式部署的調(diào)整版本。

（責任編輯：fqj）