推动物联网边缘人工智能的发展_IC芯片网

发表日期：2024-12-06

IC芯片网www.icxpw.com消息，在高度互联的世界里，需要在本地进行更智能、更安全的计算，最好是在捕获数据的设备上进行计算，无论是原始还是压缩的视频、图像或语音。终端市场继续期望计算成本呈下降趋势，而计算需求却在不断增加，这一点从最近流行的人工智能范式（如大型语言模型 (LLM)）中可以看出。除了边缘计算众所周知的好处（例如更低的延迟、更高的安全性和更有效地利用可用带宽）之外，人工智能还可以帮助消费者和企业实现从超个性化和增强隐私到降低总体服务成本等诸多好处，这些好处都得益于对云服务的优化访问。

IC交易网站分析，实现优化的边缘 AI 实现的系统级解决方案需要解决音频、语音、视觉、图像、视频、时间序列以及现在的语言处理本地问题。随着智能家居自动化、家电、标牌、可穿戴设备、过程控制等物联网市场不断发展以集成边缘推理，Synaptics 解决方案以 AI 为核心原则进行设计。自适应 AI 框架构成了 Synaptics Astra 平台的基础支柱，并采用整体方法为系统开发人员提供支持。

芯片采购网了解，让我们探索精心设计的AI原生边缘解决方案的关键要素。

机器学习模型和开发工具

虽然设备边缘的硅资源非常宝贵，但典型的模型大小却在不断增加，因此需要在资源受限的硅上运行专门构建的版本。神经架构搜索 (NAS) 等框架和方法有望为目标硬件生成合适大小的模型，同时满足系统服务级别协议。NAS 的目标是通过对目标硬件进行受限搜索来构建神经网络，从而实现延迟和准确性目标。

边缘 AI 之旅的启动依赖于使用行业标准框架的参考模型的可用性。后续阶段需要重新训练、优化，并且通常需要构建自定义版本。AI 平台必须提供足够的灵活性，以便将原始环境数据转换为优化模型，并以最小的努力将现有模型部署到边缘硅片上。

Synaptics 在视觉、音频、成像、视频和低功耗技术领域拥有深厚的专业知识，能够提供将 AI 融入物联网基本功能的工具。在视觉、音频和时间序列数据领域，积极开发的领域主要包括分割、姿势估计、物体检测、主动降噪、关键词识别、背景噪音消除、欺诈检测和预测性维护。

安全模型执行软件

运行时软件需要解决与边缘推理相关的多个方面。AI 模型是应用程序的支柱，通常由行业参与者专有，以建立和维持竞争优势。这些模型通常独立于应用程序开发，并根据需要投入使用，在安全运行时需要特殊处理。Synaptics 的运行时软件通过加密模型并通过安全身份验证进行部署，内置了安全性。

异构 AI 原生硅片

随着 ML 模型的发展，新的函数和运算符不断增加。通常，这些新功能在某些类别的硬件（例如 NPU、GPU、标准核心或 DSP）上运行效率更高。至关重要的是，这些模型能够高效运行，而无需开发人员手动指定底层加速器配置。使解决方案复杂化的是需要运行构成整个应用程序的多个拼接在一起的模型。跨这些域的数据传递和内存分配使应用程序开发更具挑战性。

Synaptics 的应用程序运行时软件可帮助开发人员克服上述复杂性。让我们仔细看看。

Synaptics AI 软件接受常用的输入框架，例如 TensorFlow、TFLite、TLFM、ONNX、CAFFE 和 PyTorch。如果输入网络尚未量化，开发人员可以选择跨神经网络层优化网络并量化为芯片支持的数据大小。生成的网络被加密并存储在内存中。在运行时，驱动程序通过安全存储的密钥解密网络。Synaptics 提供功能齐全的跨平台工具包来支持端到端边缘 AI 管道，其唯一目标是让物联网轻松集成 AI。

概括

需要智能运行时软件以及模型构建工具。除了提供实现下一代边缘计算应用的芯片外，Synaptics 还致力于提供必要的软件框架，以支持物联网市场的复杂应用。

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