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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>深度學習的未來是不是在單片機身上

深度學習的未來是不是在單片機身上

2019-06-04 | pdf | 0.74 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  未來的深度學習能夠在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。換句話說,單片機MCU) ,有一天會成為深度學習最肥沃的土壤。這里面的邏輯走得有些繞,但好像還是有點道理的。

  為什么是單片機

  單片機遍地都是

  MCU里面有個小CPURAM只有幾kb的那種,但醫療設備、汽車設備、工業設備,還有消費級電子產品里,都用得到。這樣的計算機,需要的電量很小,價格也很便宜,大概不到50美分。之所以得不到重視,是因為一般情況下,MCU都是用來取代 (如洗衣機里、遙控器里的) 那些老式的機電系統——控制機器用的邏輯沒有發生什么變化。

  能耗才是限制因素任何需要主電源 (Mains Electricity) 的設備,都有很大的局限性。畢竟,不管到哪都要找地方插電,就算是手機和PC都得經常充電才行。

  然而,對智能產品來說,在任何地方都能用、又不用經常維護,才是王道

  所以,先來看下智能手機的各個部位用電有多快——

  顯示器400毫瓦

  無線電800毫瓦

  藍牙100毫瓦

  加速度計21毫瓦

  陀螺儀130毫瓦

  GPS 176毫瓦

  相比之下,MCU只需要1毫瓦,或者比這更少。可是,一枚紐扣電池擁有2,000焦耳的電量,所以即便是1毫瓦的設備,也只能維持1個月。當然,現在的設備大多用占空比 (Duty Cycling) ,來避免每個部件一直處在工作狀態。不過,即便是這樣,電量分配還是很緊張。

  CPU和傳感器的功耗,基本可以降到微瓦級,比如高通的Glance視覺芯片。相比之下,顯示器和無線電,就尤其耗電了。即便是WiFi和藍牙也至少要幾十毫瓦。

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