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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>嵌入式芯片要怎么樣對應AI本地化處理的挑戰

嵌入式芯片要怎么樣對應AI本地化處理的挑戰

2020-05-09 | doc | 0.39 MB | 次下載 | 3積分

資料介紹

  GPU和NNA(神經網絡加速器)正在迅速成為AI應用的關鍵要素。隨著不同企業開始挖掘神經網絡在各種任務(比如自然語言處理、圖片分類)中的潛力,集成人工智能元素的產品數量正在穩步的增長。與此同時,對于這些任務的處理也正在從傳統的云端架構轉移到設備本身上來,嵌入式芯片中集成了專用的神經網絡加速器,可支持本地化AI處理。例如先進的駕駛輔助系統(ADAS)能夠實時監控前方道路,還有集成語音識別類功能的消費電子產品,比如虛擬助理。基于神經網絡的AI應用正在多個細分市場不斷擴大。

  Imagination公司的業務是為芯片設計提供必要的內核組件,我們在嵌入式圖形處理器(GPU)和神經網絡加速器(NNA)技術方面聞名,我們將這些技術授權給世界領先的芯片供應商。他們的產品被廣泛應用在多個產品和服務中,因此Imagination在市場上占有著獨特的位置,我們使得整個生態系統都能夠參與到AI的發展中來。

  不可否認,ai服務器在很多應用中都是至關重要的,但是也有很多的挑戰。其中之一就是協調好終端設備和云服務器之間的處理負載,將AI處理操作放在最佳的位置來完成。例如在消費者終端設備上進行本地化AI語音識別;對于“喚醒”指令或其他簡單指令,因為本地設備無法存儲龐大的知識數據庫,要利用這些數據就必須在云服務器浪潮ai服務器中實現很大一部分AI處理操作。目前的情況是很多市場上銷售的產品都帶有AI功能,但實際上它們只是在本地進行簡單的模式匹配和識別,然后依賴云浪潮服務器完成進一步的AI處理。

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