網絡邊緣AI的核心價值在于將智能決策下沉至網絡邊緣,解決云端AI在實時性、隱私安全和帶寬成本上的固有瓶頸。例如,自動駕駛需在10毫秒內響應突發路況,工業質檢要求對生產線瑕疵進行實時識別…..等等,這些場景均依賴邊緣設備的本地化智能處理能力。
據測算,2024年網絡邊緣AI市場規模約為210億美元,預計到2034年將突破1430億美元。這一增長態勢表明各行業將持續加大基于AI的邊緣系統研發投入。
然而,開發者在實踐中不但需要應對硬件限制、功耗優化和處理復雜度等獨特挑戰,還要考慮情境智能的同步發展。所謂情境智能,是指通過在網絡邊緣設備端運行AI模型,使系統能夠處理環境數據、持續學習并優化性能。隨著邊緣端處理的數據量激增,這些設備需要更高算力支撐,同時還要保障數據隱私安全并降低網絡威脅風險。
傳統CPU/GPU的高功耗(數十瓦級)與MCU的低算力(僅支持簡單算法)形成矛盾,而現場可編程門陣列(FPGA)憑借硬件可編程的靈活性、現場升級能力與能效比優勢,正成為邊緣AI更理想的載體。萊迪思半導體的Lattice SensAI正是基于FPGA構建的完整技術棧,通過“硬件+軟件+生態”的深度協同,打通邊緣AI從開發到落地的全鏈條。
作為萊迪思推出的業界第一款用于網絡邊緣設備端AI處理的完整解決方案集合,SensAI提供了供開發人員評估、開發和部署基于FPGA的機器學習/人工智能解決方案所需的全部資源,包括模塊化硬件平臺、演示示例、參考設計、神經網絡IP核、軟件開發工具和定制化設計服務,旨在解決系統對于日益嚴格的功耗和小尺寸(5mm2到100mm2)的要求。
Lattice SensAI解決方案集合
從最初的iCE40/CrossLink-NX/ECP5/CertusPro-NX,到最新的中端FPGA Avant,Lattice SensAI的硬件平臺在場景適配方面展現出了巨大的靈活性優勢。這些硬件通過統一的FPGA架構,實現了跨消費電子、工業設備的復用,降低了企業研發門檻。
萊迪思sensAI解決方案集合中的IP核包括多種類型的卷積神經網絡(CNN)加速器——CNN、CNN Plus、CNN Compact、Advanced CNN、以及一個CNN協處理器引擎,能讓開發人員使用其他人發布的廣泛使用的各類CNN,或者根據需要自定義CNN模型,再依托萊迪思FPGA的并行處理能力、分布式存儲器和DSP資源,極大簡化了超低功耗AI設計的實現。
軟件工具層面,sensAI Studio設計環境是一種基于圖形用戶界面(GUI)的工具,擁有AI模型庫,經過配置和訓練可適用于各類主流應用場景,可幫助開發人員快速構建機器學習應用。萊迪思Propel和Radiant設計軟件可用于創建合適的電路組合,以盡可能高能效的方式加速這些模型的運行。
在應用場景中,萊迪思FPGA經配置可執行特定的AI任務,使開發人員能夠根據不同的環境定制應用,并處理特定的邊緣數據。這有助于優化邊緣AI應用,實現最高的效率和可靠性,同時保持FPGA的靈活性,支持不斷發展的AI模型。FPGA還配備了可定制的I/O接口,支持跨設備和環境(如攝像頭、雷達、環境傳感器)連接到各種邊緣人工智能應用,并實現更簡化的互操作性。
未來,隨著異構計算成為趨勢,Lattice SensAI將進一步釋放邊緣AI的潛力:通過支持Transformer模型的下一代FPGA架構,推動端云協同向“本地優先、云端輔助” 進化;毫瓦級功耗設計契合碳中和目標,使太陽能供電的物聯網設備實現可持續智能;而算力普惠化則讓中小廠商能在千元級設備中部署定制AI模型,加速智能門鎖、環境監測傳感器等邊緣設備的智能化進程。
Lattice SensAI與邊緣AI的結合,不僅是技術的突破,更是一場從“云端集權”到“邊緣自治”的智能革命,正在重新定義人與設備、設備與世界的交互方式。
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