依靠硬件,已经可能将AI能力移动至边缘位置

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觉得人工智能(AI)与机器学习(ML)计算一般时会 数据中心内以规模化办法 执行,但基于最新的处理设备,大伙儿 原困有原困将AI/ML能力嵌入于网络边缘位置的物联网设备中。

觉得人工智能(AI)与机器学习(ML)计算一般时会 数据中心内以规模化办法 执行,但基于最新的处理设备,大伙儿 原困有原困将AI/ML能力嵌入于网络边缘位置的物联网设备中。边缘位置的AI可实现快速响应,而不让等待歌曲云端传回的结果。原困可不都能否 立足本地完成推理,这样用户也将不让承担昂贵的数据上传以及云端计算周期带来的巨额成本。最后,一次责应用场景也将因此 摆脱对隐私什么的什么的问题的担忧。

除了一种生活最为常见的应用办法 ,即语音处理与图像识别之外,机器学习技术也可不都能否 消化来自几乎任何类型传感器的数据。在当今的智能化工厂当中,机器学习技术原困适用于工业过程控制当中各类多样化的传感器组合,以后 味着工业机器提供异常检测与预测性维护方案。

>>> MCU异常检测

恩智浦公司(NXP)在本月早些统统 召开的微软Build开发者大会上展示了一款用于此类目标的模块。这块300 x 40毫米的电路板可不都能否 将几滴 传感器与功能强大的微控制器加以结合——其中的控制器元件采用i.MX RT10300C,这是一款高性能Cortex-M器件,拥有高达3000 MHz的极高运行带宽,并肩具备连接功能(见图一)。

▲ 图一:恩智浦的AI驱动型工业异常检测模块,左右分别为正面与背面图。

恩智浦公司物联网与安全处理方案总经理兼执行副总裁Denis Cabrol表示,“大伙儿 的基本思路是将这块电路板连接至旋转电机、压缩机原困普通电机上,但它也可不都能否 完成其它你什儿 任务,类似于对矿井内的液体进行检测。它具备一种生活模式:首先,设备会在正常运行的系统上分发数据,并创建正常模式。在部署设备统统 ……大伙儿 会看完原困温度或设备的正常磨损所原困的微小变化;但一旦总是 老出你什儿 极端情况报告,类似于轴承开始英语 英文分离,原困你什儿 器件一蹶不振 了动平衡,大伙儿 就能非要马上派遣技术人员原困对设备加以关闭。 

大伙儿 在GUI当中看完的AI支持型异常检测呈现形式(见图二)。

▲ 图二:恩智浦异常检测模块的GUI。图中右侧的蓝点代表正常操作,粉红色三角形为正常操作的极限情况报告,红点则代表异常。

恩智浦的模块既可不都能否 完全以本地办法 运行机器学习,可不都能否 非要在其MCU上进行训练与推理,甚至可不都能否 对接微软Azure并将所有数据发送至云端完成训练与推理。当然,大伙儿 可不都能否 非要根据需求将什儿 种生活办法 结合起来。 

Cabrol表示,“实际上,最佳用例觉得介于两者之间;即利用本地智能处理几滴 数据,原困大多数统统 本居于理器就原困拥有完成理想决策的必可不都能否 力。在你什儿 情况报告下,大伙儿 只时要将一次责数据字节发送至云端,而非发送完全原始数据。

通过你什儿 办法 ,微控制器将可不都能否 立足边缘位置运行训练任务。这在实际应用当中具有重大意义,原困机器居于的确切环境会因部署位置而居于变化。因此 ,大伙儿 时要对模型进行训练可不都能否 帮助其建立起对正常运营的准确认知。

在为此类应用场景引入MCU时,有以下几项要点时要注意。

Cabrol表示,“大伙儿 时要拥有正确的处理能力方可使训练结果尽原困准确,因此 您还时要拥有几滴 的内存。大伙儿 设备的内存大致介于512 KB到1 MB之间;原困使用拥有几滴 SRAM的MCU,您可不都能否 非要创建出非常巨大的模型。

原困应用场景比较简单,这样这里讨论的模块只时要扩展至性能较低的MCU;但在实践当中,工业应用对于成本往往不这样敏感。不过原困相关设备以电池供电,这样配置较低的MCU原困促使提高能效。

在你什儿 情况报告下,MCU与MPU之间又该怎样才能比较?Cabrol指出,觉得微处理器可不都能否 提供更简单的处理方案,但微控制器在尺寸小巧性与功耗水平方面仍然更具优势。

他进一步补充称,“原困大伙儿 以后 几乎无限的性能,不打算投入太大时间优化我本人的软件,原困统统 打算随便进行你什儿 尝试,这样微处理器无疑是最好的选则——它可不都能否 运行Linux、它拥有更强大的处理能力、它也配备DRAM。但你什儿 切,时会 用更高的功耗水平为代价换来的,因此 其成本更高、尺寸通常更大。正原困这样,微处理器不原困采用电池供电,这原困除了一种生活芯片之间的实际价格差异之外,大伙儿 大概时要承担额外6美元的硬件成本(用于支持各类硬件,包括DRAM、引导ROM、闪存,以及总是 被用到的PMIC)。

>>> FPGA AI加速

FPGA同样适用于边缘位置AI场景,原困其可不都能否 提供可编程的硬件加速能力。觉得大型高端FPGA对于大伙儿 的智能工厂示例而言原困过于严苛,但目前可用的小型可编程逻辑器件没准可不都能否 符合要求。Lattice就在提供功耗极低的FPGA,那些FPGA原困通过智能手机等多种设备与用户见面;其中iCE40 UltraPlus的功耗甚至仅为1毫瓦(见图三)。

▲ 图三:更小巧的FPGA设备是我不好更适合边缘应用中的AI需求。

Lattice半导体部门与处理方案营销高级总监Deepak Boppana表示,“类似于FPGA非常适合用于此类非视觉性低端传感器数据的处理。对于工厂环境当中原困居于的压力与热传感器而言,其对于性能提出的要求并时会 很高。大伙儿 能非要将它们装入 视觉与语音处理什儿 种生活极端之间进行处理。 

Boppana指出,觉得AI推理觉得能非要在智能工厂的边缘设备上完成,但原困数据在一种生活网关当中汇聚,则原困时要更多的处理能力——每个网关当中传感器数量的持续增长,原困其对性能的要求必将大幅提高。

他解释称,“在传感器融合场景当中,大伙儿 能非要为每一种生活传感器设置单独的神经网络,原困首先进行一种生活传感器融合,而后立足你什儿 组合模型使用通用型神经网络。总而言之,其中居于着多种不同的办法 。

与MCU相比,FPGA在此类应用场景中可不都能否 实现多种比较性优势。其可不都能否 提供灵活的接口,用于支持同一系统当中多种不类似于型的传感器装置,并肩帮助运营管理者进行未来验证。

Boppana表示,“MCU的什么的什么的问题在于I/O灵活性与性能。关于其性能与非 富有,大伙儿 总是 会抱有什么的什么的问题,原困类似于工业系统大次责原困在未来十年甚至更长时间内时会 原困再进行更迭。因此 ,具有未来验证能力将非常重要,这原困其时要可不都能否 根据新的要求进行扩展,并具有实现更新算法的灵活性与性能余量。在这方面,大伙儿 无疑能非要通过FPGA更轻松地达成那些目标。

Lattice公司的AI方案基于其senAI硬件/软件堆栈,能非要在两套不同的FPGA平台(iCE40 UltraPlus与ECP5)上运行。该堆栈带有 软件工具、编译器与参考设计,觉得其基于视觉类应用,但仍有支持其它应用场景的余地(见图四)。

▲ 图四:Lattice的sensAI硬件/软件堆栈当中带有晒 3个 多低功耗FPGA平台、IP内核、软件工具以及参考设计。

>>> GPU层厚学习 

这样,怎样才能利用更为专业的硬件加速器,类似于GPU?GPU经过低度优化,可不都能否 以并行办法 执行几滴 关于数据的简单操作,这也使其成为AI实现的高效选项。然而,觉得GPU制造商的目标觉得是将AI能力引向边缘位置,但其在设计之初就主要考虑计算机视觉与物体识别等应用方向。

英伟达公司几周统统 统统 发布Jetson Nano,这是一款小型单片,并提供有3个 多版本:一款为99美元的开发套件,另一款为129美元的生产级模块(见图五)。其带有 晒 129个CUDA-X GPU核心,有3个 多四核CPU以及4 GB内存。

▲ 图五:英伟达Jetson Nano单片分为开发套件(左)和化产级版本。

英伟达公司智能机器产品管理负责人Murali Gopalakrishna表示,“大伙儿 并非 将其称为低功耗AI计算机,是原困它代表着大伙儿 有史以来第一次可不都能否 以99美元的价格建立起具有实际意义的AI与层厚学习方案。

这样,大伙儿 与非 可不都能否 将其它相对更基础的应用场景运行在GPU之上?比如说大伙儿 统统 提到的非视觉智能工厂示例?

他表示,“当然,完全没什么的什么的问题。”对于简单的应用场景,系统可不都能否 以极快的带宽运行,“但统统 的应用场景值99美元吗?原困不值,这样还是使用微控制器比较好。你什儿 切最终都将归结于用例一种生活,即用户时要多大程度的灵活性、多大程度的扩展能力,以及希望处理方案拥有怎样才能的未来验证能力。

这套Jetson平台拥有Nano与英伟达的边缘GPU方案TX2,且支持完全神经网络类型。

Gopalakrishna介绍称,“GPU非常灵活,它使得用户可不都能否 以远高于定制Soc原困定制ASIC的办法 利用神经网络处理实际什么的什么的问题。因此 ,原困大伙儿 对于灵活性、性能以及带宽有所要求,这样GPU绝对是非常适合的选项。但原困您只关注用例结果一种生活,其它时会 重要,这样FPGA原困谷歌TPU是我不好更为大概……而原困您希望可不都能否 持续验证用例、不断改进用例,并希望始终拥有使用任意网络与多个独立运行网络的灵活性,这样请选则Jetson Nano。

正如Gopalakrishna所补充的那样,利用GPU在边缘位置进行训练当然是完全原困的,原困这原困边缘设备所使用的GPU核心将与云基础设施完全相同。接下来,只时要提供富有的内存与时间周期,训练肯定可不都能否 完成。

最后,机器学习模型属于算法,因此 大伙儿 能非要将其运行在任何类型的处理器之上。针对特定应用进行优化,原困大伙儿 时要考虑其时要的内存量、场景中可用的电量、怎样才能进行训练以及时要多长时间,外加实现未来验证的原困性。大多数MCU、MPU、FPGA以及GPU的主要供应商都提供适用于嵌入式系统的AI处理方案,外加软件工具等一系列资源。利用你什儿 切,大伙儿 完全能非要建立起各种基础性的多样化AI应用。但究竟怎样才能才能实现、怎样才能权衡,时要由您视我本人的实际情况报告而定。