一直以來，邊緣AI芯片都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)磉吘堿I芯片的相關介紹，詳細內容請看下文。

一、邊緣AI芯片

相信每個人可能都經(jīng)歷過這樣一種挫敗感——當你拿起手機調出語音轉文字功能口述一封郵件時，卻發(fā)現(xiàn)手機并未聯(lián)網(wǎng)，無法使用這一功能?，F(xiàn)在，隨著新一代邊緣人工智能芯片的問世，人工智能可直接嵌入各類設備當中，將大大減少這種令人挫敗的情況發(fā)生。

邊緣人工智能芯片很大可能將流向數(shù)量日益增長的消費級設備，如高端智能手機、平板電腦、智能音箱及可穿戴設備等，同時亦將應用于多個企業(yè)市場——機器人、攝像頭、傳感器及其他物聯(lián)網(wǎng)設備。兩者均是十分重要的市場。消費級邊緣人工智能芯片市場規(guī)模遠大于企業(yè)市場，但其增長速度可能相對較慢，2020至2024年的復合年均增長率預計將為18%。 企業(yè)級邊緣人工智能芯片市場發(fā)展時間雖然較短，直到2017年才出現(xiàn)首個商用企業(yè)級邊緣人工智能芯片，但增長速度更快，同一時段的復合年均增長率預測將高達50%。

至2024年，邊緣人工智能芯片銷量預計將超過15億片，甚至可能遠遠超過這一數(shù)據(jù)，年銷量增長率將達到至少20%，是半導體行業(yè)整體長期預測9%的復合年均增長率的兩倍以上。

邊緣人工智能芯片體積更小，成本更低，耗用功率更少，產生的熱量更少，能夠集成于智能手機等手持設備以及機器人等非消費級設備，使這些設備自身能夠執(zhí)行處理器密集型人工智能計算，從而減少或消除了將大量數(shù)據(jù)發(fā)送至遠程位置的需要，極大提升了設備的可用性和速度，以及數(shù)據(jù)的安全性和保密性。

邊緣人工智能芯片所實現(xiàn)的人工智能更準確的名稱是深度機器學習。它由兩個部分構成。第一部分是訓練。訓練需要重復不斷地分析大量歷史數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中檢測不同的模式，并針對這種類型的模式檢測生成算法。第二部分是推理。在推理中，經(jīng)過訓練過程產生的算法(常通過進一步的訓練不斷更新和調整)被用于分析新的數(shù)據(jù)，挖掘有價值的結果。

有趣的是，雖然過去數(shù)據(jù)中心芯片同時被用于訓練和推理，我們如今看到，數(shù)據(jù)中心芯片的發(fā)展正呈現(xiàn)出不同的特點，部分芯片的優(yōu)化側重于訓練，而部分則側重于推理。38這種相對較新的發(fā)展將會產生何種影響尚未明確。但一個可能的趨勢是，隨著邊緣人工智能芯片的崛起，當前數(shù)據(jù)中心訓練和推理處理組合將逐步向重訓練、輕推理轉變。若真如此，這種專用的數(shù)據(jù)中心芯片尤其有助于提升靈活性，使正在經(jīng)歷訓練和推理重心轉變的數(shù)據(jù)中心相應地調整自身硬件組合。

二、邊緣AI芯片特征

那么邊緣AI芯片都有什么特征?

(1)算力強：

邊緣AI的算力要比終端要算力更強，通常都是獨立解決問題。但是性能要比小區(qū)的人臉識別或者智能音箱這種語音識別的基于某種應用的端側AI芯片的處理能力要強1-2個數(shù)量級。

(2)外設豐富：

邊緣AI基本上強調信息的可獲得性，例如多路攝像頭的輸入的需求，對于類似MIPI的接口的數(shù)量會有很大的需求，例如可以同時支持多路攝像頭等視頻音頻的輸入。

(3)可編程性：

邊緣AI芯片通常用面向工業(yè)用戶，需要AI賦能用戶，換言之：AI要和用戶應用場景相結合，通常根據(jù)不同工業(yè)用戶不同的場景需要進行編程，用于適配不同的模型和場景。也不局限于某種應用。一個良好的可編程的架構是解決問題的關鍵。邊緣AI芯片不是直接給工業(yè)客戶用，而是要根據(jù)工業(yè)客戶的需求進行客戶需求AI賦能，這個是邊緣AI芯片核心特征。

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