202204 文章 進(jìn)入202204技術(shù)社區(qū)
如何用無橋圖騰柱功率因數(shù)校正控制器實(shí)現(xiàn)出色的AC-DC功率轉(zhuǎn)換效率
- 電網(wǎng)提供的電能是交流電,但我們使用的大多數(shù)設(shè)備都需要直流電,這意味著進(jìn)行這種轉(zhuǎn)換的交流/ 直流電源是能源網(wǎng)上最常見的負(fù)載之一。隨著世界關(guān)注能效以保護(hù)環(huán)境并管理運(yùn)營成本,這些電源的高效運(yùn)行變得越來越重要。效率作為輸入功率與供給負(fù)載的功率之間的比率衡量,很容易理解。但是,輸入功率因數(shù)也有很大的影響。功率因數(shù)(PF) 描述了任何交流電設(shè)備(包括電源)消耗的有用(真實(shí))功率與總(視在)功率(kVA) 之間的比值。PF 衡量消耗的電能轉(zhuǎn)換為有用功輸出的有效性。如果負(fù)載是純阻性負(fù)載,PF 將等于1,但任何負(fù)載內(nèi)的無功
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如何在資源受限的RISC-V內(nèi)核上嵌入人工智能?
- 人工智能(AI)幾十年來一直是一個(gè)熱門的技術(shù)話題。根據(jù)Statista 和Gartner 的預(yù)測,人工智能的收入將在未來4 年內(nèi)增長4 倍,在2024 年后將超過1 000 億美元(1 美元約為人民幣6.4 元)。傳統(tǒng)上,復(fù)雜的人工智能計(jì)算在云端數(shù)據(jù)中心運(yùn)行。在GPU 加速器和專門的系統(tǒng)級芯片(SoC)的幫助下,在臺式機(jī)上實(shí)現(xiàn)人工智能模型,可以減少云端訪問的要求。但在過去的幾年里,一個(gè)重要的轉(zhuǎn)變是AI 處理從云端轉(zhuǎn)到設(shè)備級。這主要?dú)w功于嵌入式設(shè)備/SoC 的性能不斷提高和安全考慮。這種轉(zhuǎn)變催生了嵌入式人工
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優(yōu)化邊緣節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì),加速人工智能應(yīng)用落地
- 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IoT) 正在醞釀廣泛的轉(zhuǎn)變,這種轉(zhuǎn)變不僅將使互聯(lián)機(jī)器間的相互檢測成為一種競爭優(yōu)勢,還將使其成為必不可少的基本服務(wù)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)以邊緣節(jié)點(diǎn)為起始點(diǎn),后者是檢測和測量的目標(biāo)切入點(diǎn)。這是物理世界與計(jì)算數(shù)據(jù)分析進(jìn)行交互的接口所在。互聯(lián)的工業(yè)機(jī)器可檢測大量的信息,進(jìn)而用于制定關(guān)鍵決策。這種邊緣傳感器可能遠(yuǎn)離存儲歷史分析的云服務(wù)器。它必須通過將邊緣數(shù)據(jù)聚合到互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)關(guān)進(jìn)行連接。理想情況下,邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)具有很小的規(guī)格尺寸,可在空間受限的環(huán)境中輕松進(jìn)行部署。解決邊緣節(jié)點(diǎn)的檢測、測量、解讀與連接挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)可以
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邊緣AI和機(jī)器學(xué)習(xí)將被廣泛應(yīng)用于工業(yè)和家庭
- 各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和日常生活中的新場景已經(jīng)對邊緣上的人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)、先進(jìn)數(shù)據(jù)處理、音頻、視覺等產(chǎn)生了需求。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,包括用于異常檢測的傳感器數(shù)據(jù)處理、預(yù)測性維護(hù)、用于改進(jìn)玻璃破碎檢測的音頻模式識別、簡單命令詞識別以及視覺應(yīng)用,如使用低分辨率攝像頭進(jìn)行在場檢測或人數(shù)統(tǒng)計(jì)?,F(xiàn)在的產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員已看到了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的巨大潛力,可以為家庭安全系統(tǒng)、可穿戴醫(yī)療監(jiān)測器、商業(yè)設(shè)施和工業(yè)設(shè)備監(jiān)控傳感器等邊緣應(yīng)用帶來更多的智能化。所以SiliconLabs
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多處理引擎的異構(gòu)系統(tǒng)引領(lǐng)邊緣AI高效部署
- 在過去的兩年里,邊緣人工智能(Edge AI)實(shí)現(xiàn)了加速發(fā)展,這主要得益于小型化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的進(jìn)步,從而可以在微控制器級(MCU)的器件上實(shí)現(xiàn)高精度。這增加了邊緣AI 應(yīng)用和設(shè)備的數(shù)量,這些應(yīng)用和設(shè)備可以通過這項(xiàng)技術(shù)以較低的成本實(shí)現(xiàn)。這方面的一個(gè)示例就是關(guān)鍵字識別,它已經(jīng)成為智能家居設(shè)備交互的標(biāo)準(zhǔn)方式。邊緣AI 可以體現(xiàn)為多種形態(tài),從非常小型的、低功耗的推理引擎,到高功耗的、具有特定功能的、與基站或智慧城市視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)源同處一方的大型方案。在這些更大型的裝置中,異構(gòu)架構(gòu)(即針對特定任務(wù)的專業(yè)加速器)正在
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以全面解決方案,助力客戶開發(fā)集成邊緣人工智能方案
- 根據(jù)算力的需求,人工智能(AI)技術(shù)主要分為云端AI 處理和端側(cè)的AI 處理。在集中式人工智能解決方案中,嵌入式設(shè)備(智能音箱、可穿戴設(shè)備等)通常依賴云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)人工智能能力。而在邊緣AI 解決方案中,嵌入式設(shè)備本身即可在本地運(yùn)行人工智能算法,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)環(huán)境感知、人機(jī)交互、決策控制等功能。由于數(shù)據(jù)傳輸延遲等因素的限制,基于云的解決方案可能無法滿足部分用戶對數(shù)據(jù)安全性、系統(tǒng)響應(yīng)能力、私密性、以及本地節(jié)點(diǎn)功耗的需求。越來越多在服務(wù)器端的AI 計(jì)算功能,必然向終端系統(tǒng)下沉,使得終端系統(tǒng)更加智能化。將推理過程移到深
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邊緣AI的五大發(fā)展方向
- 1? ?推動(dòng)邊緣AI發(fā)展的兩大方面從需求方面看,因?yàn)樗懔σ蟾?,最初的AI 都從云端智能開始,數(shù)據(jù)必須上傳到云端處理,而隨后的發(fā)展過程中產(chǎn)生了對于用戶體驗(yàn)和數(shù)據(jù)隱私方面的問題。邊緣AI 能夠大大減小延時(shí)問題,并且對于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的要求較為寬松,極大地提升了用戶體驗(yàn)。同時(shí)邊緣AI在處理數(shù)據(jù)過程中不必上傳至云端,能夠很好地保障數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)安全,還能避免系統(tǒng)受到惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊。從技術(shù)發(fā)展方面來看,芯片和軟件技術(shù)的迭代在一定程度上也推動(dòng)了邊緣AI 的發(fā)展。過去芯片的算力無法滿足邊緣AI 應(yīng)用,同時(shí)
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“雙輪驅(qū)動(dòng)”戰(zhàn)略應(yīng)對中國市場廣泛復(fù)雜的AI需求
- 產(chǎn)業(yè)融合的背后是需求的發(fā)展,CPU(中央處理器)通用計(jì)算發(fā)展了幾十年,如今伴隨著人工智能(AI)的需求,NPU( 嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)成為了下一代智能計(jì)算的核心,在處理新類型數(shù)據(jù)流方面效率遠(yuǎn)高于CPU 和GPU(圖形處理器)的處理器,并且獨(dú)立出來與CPU 做更多配合。同時(shí)我們也看到元宇宙等新興場景對AI的新需求,AI 本身作為一項(xiàng)新興技術(shù),必將對我們生活的方方面面帶來深遠(yuǎn)影響。目前AI 還處于很早期階段,在不同領(lǐng)域采集數(shù)據(jù)不同,算法不同,部署需求也各不相同。當(dāng)AI 滲透率到一定階段以后,將會有AI 融合
- 關(guān)鍵字: 202204 安謀 CPU NPU
多視角看未來邊緣智能的發(fā)展
- 1? ?多因素推動(dòng)邊緣智能飛速發(fā)展邊緣智能的飛速發(fā)展首先是得益于近兩年人工智能(AI)技術(shù)的快速落地,各個(gè)行業(yè)在這個(gè)過程中可以感受到AI 對于產(chǎn)業(yè)變革的巨大能量。這是一個(gè)關(guān)鍵原因:AI 技術(shù)在應(yīng)用中展現(xiàn)出來的巨大價(jià)值,從而推動(dòng)了邊緣智能的發(fā)展。第二個(gè)原因是由于邊緣AI 的自身特性。早期的一些AI 技術(shù)應(yīng)用都是部署在云端或數(shù)據(jù)中心里,例如以圖搜圖。最近幾年,人工智能在工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療健康、智慧城市和物流等行業(yè)都得到了不少應(yīng)用。很多企業(yè)由于習(xí)慣會考慮將應(yīng)用算力部署在云端或數(shù)據(jù)中心里。但以工業(yè)
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