2025年以來,DeepSeek發(fā)布的大模型熱度居高不下,再次點(diǎn)燃了全球?qū)?a target="_blank">人工智能的無限熱情。深度學(xué)習(xí)模型以指數(shù)級速度膨脹,性能不斷突破極限,成本效益也在向著更低的趨勢發(fā)展,這為各行各業(yè)帶來了顛覆性變革。然而,如何將這些強(qiáng)大的AI能力從云端成功遷移至實(shí)際應(yīng)用,尤其是在資源受限的邊緣環(huán)境中,已成為技術(shù)領(lǐng)袖們亟待攻克的戰(zhàn)略要地。
邊緣計(jì)算:AI落地的黃金賽道
邊緣計(jì)算,這一顛覆性范式,將AI算法直接部署于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器、本地服務(wù)器等邊緣節(jié)點(diǎn),而非依賴于遙遠(yuǎn)的云端。這種“近水樓臺”的處理方式,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)響應(yīng),大幅降低了延遲,強(qiáng)化了數(shù)據(jù)安全,并顯著減少了帶寬消耗。從自動駕駛的毫秒級決策,到智慧城市的精細(xì)化管理,再到工業(yè)自動化的智能巡檢,邊緣計(jì)算的應(yīng)用場景正以前所未有的速度擴(kuò)張。
市場調(diào)研機(jī)構(gòu)Allied Market Research的報(bào)告清晰地勾勒出這一趨勢:全球人工智能邊緣計(jì)算市場規(guī)模在2020年已達(dá)90.9億美元,預(yù)計(jì)到2030年將飆升至596.3億美元,年復(fù)合增長率高達(dá)21.2%。這不僅是一組數(shù)字,更是邊緣智能時(shí)代加速到來的強(qiáng)有力證明。
在這種高速發(fā)展的邊緣計(jì)算市場背景下,硬件平臺也開始加速向AI躍遷。安富利推出的MaaXBoard OSM93憑借其卓越的硬件配置,脫穎而出,成為構(gòu)建高性能邊緣AI解決方案的理想之選。
MaaXBoard OSM93
為邊緣AI應(yīng)用提供強(qiáng)大動力
MaaXBoard OSM93搭載恩智浦(NXP)i.MX 93 SoC,集成雙核ArmCortex-A55(最高1.7 GHz)與ArmEthos-U65 NPU。這一黃金組合,不僅能流暢運(yùn)行通用計(jì)算任務(wù),更通過專用AI加速器,將機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)模型的推理速度提升至全新高度。1 GHz的Ethos-U65 NPU,以其大規(guī)模并行計(jì)算能力,使邊緣設(shè)備具備了實(shí)時(shí)智能處理的“超能力”。
此外,該開發(fā)板還具有充足的內(nèi)存,包括2 GB LPDDR4 SDRAM、16 GB eMMC 5.1閃存和16 MB QSPI NOR閃存。OSM焊接在主SBC載板上,為三個(gè)USB 2.0端口、雙1 Gbps以太網(wǎng)、MIPI-DSI、MIPI-CSI以及帶有UART、SPI、I2C、I2S和GPIO連接的標(biāo)準(zhǔn)40針接頭提供附加接口。該載板還包括JTAG、調(diào)試、ADC、CAN-FD、SAI數(shù)字音頻、兩個(gè)PDM麥克風(fēng)和一個(gè)M.2連接器的接口,可支持連接到WiFi/BT.802.15.4無線模塊。
在數(shù)據(jù)隱私與設(shè)備安全日益重要的今天,MaaXBoard OSM93的EdgeLock安全區(qū)域,為AI任務(wù)構(gòu)筑了一道堅(jiān)不可摧的防線??尚诺挠布綦x區(qū),有效防止AI數(shù)據(jù)泄露與惡意攻擊,確保設(shè)備在復(fù)雜環(huán)境下的安全可靠運(yùn)行。
碳足跡下的邊緣AI能效之道
在邊緣AI的實(shí)戰(zhàn)中,能效與性能同樣重要。如何在高強(qiáng)度計(jì)算任務(wù)下,保持設(shè)備的“冷靜”與“持久”,是決定應(yīng)用成敗的關(guān)鍵。
權(quán)威調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner發(fā)布的《2025年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢》報(bào)告指出,碳足跡已成為IT組織必須正視的議題。AI訓(xùn)練、仿真、優(yōu)化、媒體渲染等計(jì)算密集型應(yīng)用,正成為企業(yè)碳排放的“頭號大戶”。為此,Gartner預(yù)測,到2020年代末,光學(xué)計(jì)算、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、新型加速器等低功耗計(jì)算技術(shù)將迎來爆發(fā)。
像MaaXBoard OSM93就配備恩智浦PCA9451電源管理芯片,采用Energy Flex架構(gòu),實(shí)現(xiàn)了對不同處理域的精細(xì)化功耗控制,在性能與能耗之間取得了完美平衡。獨(dú)立的應(yīng)用域(Cortex-A55)、實(shí)時(shí)域(Cortex-M33)、Flex域(Ethos-U65 NPU),均可根據(jù)任務(wù)負(fù)載動態(tài)調(diào)整頻率與電壓,杜絕資源浪費(fèi),實(shí)現(xiàn)能效最大化。這樣的精細(xì)化電源管理,不僅延長了電池續(xù)航,降低了設(shè)備過熱風(fēng)險(xiǎn),更大幅降低了整體功耗。
結(jié)語
未來,隨著AI技術(shù)的普及和綠色計(jì)算理念的深入,邊緣設(shè)備將成為推動智能世界發(fā)展的重要力量。它們將更好地滿足不同行業(yè)的需求,并在不依賴傳統(tǒng)云計(jì)算的情況下,依靠高效的電源管理和智能算法,提供持續(xù)、智能的服務(wù)。
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原文標(biāo)題:DeepSeek大模型落地:邊緣計(jì)算如何重構(gòu)AI戰(zhàn)場?
文章出處:【微信號:AvnetAsia,微信公眾號:安富利】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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