技術(shù)創(chuàng)新通常會(huì)在幾十年內(nèi)掀起改變?nèi)祟惿畹睦顺保弘娏Α⒂?jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)。最近的浪潮是人工智能 (AI)。自誕生以來，人工智能主要局限于大型計(jì)算平臺(tái)。然而，先進(jìn)處理器技術(shù)和高效人工智能網(wǎng)絡(luò)的融合帶來了突破性創(chuàng)新，使人工智能可以在嵌入式系統(tǒng)中運(yùn)行。這些系統(tǒng)通常配備專門的人工智能專用處理器和支持機(jī)器學(xué)習(xí)的傳感器，可實(shí)現(xiàn)前所未有的“邊緣”功能。
這些功能使預(yù)測(cè)性維護(hù)達(dá)到了新的水平。嵌入式人工智能加速技術(shù)可防患于未然，而無需人工參與。本文將介紹幾種可在邊緣實(shí)現(xiàn)人工智能算法的新型處理器技術(shù)。
支持人工智能的微控制器和 MEMS 傳感器是預(yù)測(cè)性維護(hù)人工智能革命的前沿。這些設(shè)備的特點(diǎn)是體積小、功耗低，并且能夠加速與人工智能相關(guān)的特定數(shù)學(xué)函數(shù)。傳統(tǒng)的嵌入式處理器與人工智能內(nèi)核和/或傳感器模塊相結(jié)合，使設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)分析和響應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界中基于時(shí)間序列的數(shù)據(jù)。在時(shí)間序列數(shù)據(jù)應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)嵌入式人工智能有多種方法。但首先…
時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析涉及了解數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)、異常和行為。人工智能可用于對(duì)未來值進(jìn)行觀察或預(yù)測(cè)，從數(shù)據(jù)中提取真知灼見，為決策提供依據(jù)。這類分析可以使用人工智能網(wǎng)絡(luò)來完成，這就需要了解和選擇處理硬件。
在預(yù)測(cè)性維護(hù)、環(huán)境異常檢測(cè)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、多軸運(yùn)動(dòng)等應(yīng)用中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)可用于了解數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和行為。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和門控遞歸單元等人工智能算法，時(shí)間序列數(shù)據(jù)可用于檢測(cè)預(yù)期結(jié)果或異常結(jié)果。雖然這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法可在通用硬件上執(zhí)行，但使用帶有人工智能內(nèi)核的處理器和/或傳感器可減少延遲并提高效率。
Nanoedge AI Studio 顯示來自電機(jī)控制
應(yīng)用程序的時(shí)間序列數(shù)據(jù)
具有機(jī)器學(xué)習(xí)功能的微控制器
Cortex-M 系列微控制器 (MCU)（從 M0 到 M85）通常是各種應(yīng)用中嵌入式系統(tǒng)處理的支柱，無論是否執(zhí)行人工智能。不過，由于這些內(nèi)核專為低功耗、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)，因此非常適合嵌入式人工智能硬件解決方案。
例如，采用 32 位 Arm Cortex-M33 的 STMicroelectronics STM32L5 和 NXP MCX-A MCU 都適用于使用簡(jiǎn)單人工智能網(wǎng)絡(luò)的嵌入式系統(tǒng)。雖然這些傳統(tǒng)的 Cortex-M 內(nèi)核在處理傳感器數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的人工智能處理方面表現(xiàn)出色，但對(duì)于更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，讓我們來看看集成了更多內(nèi)核以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的微控制器。
圖形處理器 (GPU)
雖然 GPU 主要用于提高 2D（有時(shí)是 3D ）圖形性能，但越來越多的嵌入式人工智能應(yīng)用將 GPU 與 Cortex-M MCU 結(jié)合使用。這些并行處理單元可用于深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)，以完成圖像識(shí)別和物體檢測(cè)等任務(wù)。例如，STM32U5 采用 Cortex-M33 和 NeoChrome GPU，適合工業(yè)、智慧城市、智能家居和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的人機(jī)界面應(yīng)用或嵌入式人工智能解決方案。
神經(jīng)處理單元 (NPU)
神經(jīng)處理單元 (NPU) 是高度專業(yè)化的內(nèi)核，為加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算而進(jìn)行了優(yōu)化，使程序能夠在功能上自我學(xué)習(xí)和重新編程。這些內(nèi)核通常與 Cortex-M 處理器一起實(shí)現(xiàn)，能夠執(zhí)行比標(biāo)準(zhǔn) Cortex-M 內(nèi)核單獨(dú)運(yùn)行時(shí)更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
例如，NXP 的 MCX-N 結(jié)合了 Arm Cortex-M33 和定制的 eIQ 神經(jīng)處理單元。Alif Semiconductor 的 Ensemble 系列是可用于工業(yè)應(yīng)用的微控制器，將 Arm Cortex-M55 CPU 與 ARM Ethos-U55 神經(jīng)處理單元實(shí)現(xiàn)的專用邊緣人工智能加速相結(jié)合。該系列可提供單 Cortex-M55 或雙 Cortex-M55、單 Ethos-U55 或雙 Ethos-U55，以及可選的一個(gè)或兩個(gè) Cortex-A32 MPU 內(nèi)核。
通過將人工智能任務(wù)卸載到 NPU，嵌入式系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，同時(shí)節(jié)省功耗、體積和資源。
帶有嵌入式人工智能內(nèi)核的傳感器
如上所述，嵌入式人工智能應(yīng)用通常使用標(biāo)準(zhǔn) MCU 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的計(jì)算。然而，新的傳感器技術(shù)已將人工智能處理移至 MCU 外部，并將嵌入式人工智能處理內(nèi)核置于傳感器本身，稱為機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)核 (MLC) 和智能傳感器處理單元 (ISPU)。
帶有嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)核心 (MLC) 的傳感器可以經(jīng)過訓(xùn)練，在檢測(cè)到特定事件時(shí)觸發(fā)操作，從而能夠精確檢測(cè)變化場(chǎng)景。這樣可以減少 MCU 的計(jì)算負(fù)荷，從而實(shí)現(xiàn)低功耗架構(gòu)并提高系統(tǒng)效率。例如，LSM6DSV16BXTR 是一款帶有 3 軸加速計(jì)和 3 軸陀螺儀的 IMU，它采用 MLC 來實(shí)現(xiàn)人工智能功能。
結(jié)論
將人工智能應(yīng)用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)是一個(gè)令人興奮的發(fā)展領(lǐng)域，有可能為工業(yè)、醫(yī)療保健和消費(fèi)應(yīng)用增加智能。開發(fā)人工智能解決方案需要考慮很多因素，選擇處理器只是其中之一。
