邊緣AI可以通過(guò)GPU、FPGA、ASIC等芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)，而一些廠商也選擇將AI集成到主控制器當(dāng)中，比如MCU或無(wú)線MCU嵌入AI的產(chǎn)品越來(lái)越多。近日，電子發(fā)燒友網(wǎng)采訪Silicon Labs高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理Tamas Daranyi，關(guān)于邊緣AI以及Silicon Labs的產(chǎn)品舉措，他進(jìn)行了分享。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對(duì)邊緣AI的考量

邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）計(jì)算支持廣泛的、智能化的工業(yè)和家庭應(yīng)用，包括用于異常檢測(cè)的傳感器數(shù)據(jù)處理、預(yù)測(cè)性維護(hù)、用于改進(jìn)玻璃破碎檢測(cè)的音頻模式識(shí)別、簡(jiǎn)單命令詞識(shí)別以及視覺(jué)應(yīng)用，如使用低分辨率攝像頭進(jìn)行在場(chǎng)檢測(cè)或人數(shù)統(tǒng)計(jì)?？傊吘堿I的需求已經(jīng)非常明確并且廣泛。

但如何選擇邊緣AI呢？Tamas Daranyi認(rèn)為，那些考慮在邊緣設(shè)備上部署人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)的人員，他們都面臨性能和功耗使用方面的巨大的困境，這些可能會(huì)超過(guò)其帶來(lái)的好處，最終得不償失。

Silicon Labs高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理Tamas Daranyi

他說(shuō)，針對(duì)FFT、矩陣運(yùn)算和卷積等特定類型的計(jì)算，有特定用途的計(jì)算硬件架構(gòu)，因此很多公司都在主核心旁邊的芯片上使用特定的計(jì)算子系統(tǒng)，諸如DSP、NPU等。這樣做的主要好處是可以更快、更高效地處理操作，減輕通用CPU的負(fù)擔(dān)。芯片設(shè)計(jì)中的挑戰(zhàn)可能會(huì)有所不同，但在性能與門數(shù)之間總是存在權(quán)衡，這會(huì)增加價(jià)格。

同時(shí)，像服務(wù)器集群支撐起來(lái)的云計(jì)算中的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)功能似乎擁有“無(wú)限制”的資源與帶寬。

所以，考慮到性能與成本，以及邊緣有限的資源等因素，Tamas Daranyi認(rèn)為邊緣AI需要將許多關(guān)鍵的部分集成在一顆芯片以及基于該芯片的解決方案之中。在他看來(lái)，邊緣人工智能解決方案需要具備業(yè)界所需功能的最佳組合，包括物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用相關(guān)的對(duì)多樣化無(wú)線多協(xié)議的支持、電池壽命、機(jī)器學(xué)習(xí)和安全性等。

不僅所有這些功能需要領(lǐng)先業(yè)界，而更困難的是去確保最終的無(wú)線SoC產(chǎn)品在領(lǐng)先業(yè)界的同時(shí)，還能夠保持成本優(yōu)勢(shì)、高能效并不會(huì)過(guò)時(shí)。

Silicon Labs最新無(wú)線SoC單芯片集成邊緣AI

Silicon Labs新推出的BG24和MG24系列產(chǎn)品旨在無(wú)線SoC上構(gòu)建單芯片邊緣AI解決方案，它是一種集成化的解決方案，需要在芯片架構(gòu)上進(jìn)行創(chuàng)新，以實(shí)現(xiàn)更高的性能和更低的功耗。

Tamas Daranyi表示，架構(gòu)性創(chuàng)新是單芯片BG24和MG24 SoC的關(guān)鍵部分。它們結(jié)合了運(yùn)行速率為78 MHz的ARM Cortex-M33處理器、高性能2.4 GHz射頻、行業(yè)領(lǐng)先的20位ADC、優(yōu)化的閃存（高達(dá)1536 kB）和RAM（高達(dá)256 kB）的組合，以及AI/ML硬件加速器（用于在減輕ARM Cortex-M33工作量時(shí)處理機(jī)器學(xué)習(xí)算法），因此應(yīng)用程序可以有更多的時(shí)鐘周期來(lái)完成其他工作。這些SoC支持廣泛的2.4 GHz無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議，具有市場(chǎng)上最高的安全性和最佳的射頻性能/能效比。

內(nèi)部測(cè)試顯示，全新的、具有AI/ML功能的BG24和MG24 2.4 GHz無(wú)線SoC，實(shí)現(xiàn)了性能提升高達(dá)4倍，以及能效提升高達(dá)6倍。由于機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算是在本地設(shè)備上而不是在云端進(jìn)行的，因此消除了網(wǎng)絡(luò)延遲，加快了決策和行動(dòng)。

BG24和MG24支持Matter、Zigbee、OpenThread、低功耗藍(lán)牙、藍(lán)牙網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)、專有和多協(xié)議操作，并提供PSA 3級(jí)Secure Vault安全保護(hù)，超低功耗以及Silicon Labs產(chǎn)品組合中最大的內(nèi)存和閃存容量，可廣泛應(yīng)用于各種智能家居、醫(yī)療和工業(yè)領(lǐng)域。

Silicon labs持續(xù)探索無(wú)線SoC+嵌入式AI

毫無(wú)疑問(wèn)，一個(gè)設(shè)計(jì)良好的硬件和適當(dāng)?shù)能浖С挚梢詫?shí)現(xiàn)高效的AI SoC。顯然，專用的解決方案性能將表現(xiàn)得最好，但通用的AIoT器件也具有強(qiáng)大的功能且極具競(jìng)爭(zhēng)力。“我并不認(rèn)為SoC功能越強(qiáng)大越好，而是應(yīng)該以合理的價(jià)格為特定的問(wèn)題提供最智能、最有效的解決方案。”Tamas Daranyi說(shuō)道。

Tamas Daranyi表示，作為一家全球領(lǐng)先的擁有安全和智能的無(wú)線技術(shù)、先進(jìn)外圍設(shè)備和先進(jìn)計(jì)算內(nèi)核的無(wú)線SoC供應(yīng)商，Silicon Labs已經(jīng)為邊緣人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)制定了戰(zhàn)略和路線圖。該戰(zhàn)略的一個(gè)關(guān)鍵部分是解決在無(wú)線SoC上盡可能快速和高效地運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的挑戰(zhàn)。更重要的是，Silicon Labs已經(jīng)為此推出了兩款全新的2.4 GHz無(wú)線SoC系列產(chǎn)品，它們擁有片上AI/ML加速器。他們還為市場(chǎng)推出了一個(gè)全新的軟件工具包，旨在讓開(kāi)發(fā)人員通過(guò)一些最常用的工具套件（如TensorFlow），來(lái)快速構(gòu)建和部署人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。我們正在探索集成機(jī)器學(xué)習(xí)和無(wú)線連接功能的單芯片解決方案及其最有意義的、特別關(guān)注低功耗的應(yīng)用，這將成為物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的一場(chǎng)徹底變革。