广告

AI的下一个技术方向:tinyML低功耗边缘侧

时间:2020-11-12 阅读:
当国内还在热火朝天的谈论5G、 IoT、 大数据、 超算、 视觉识别、 智能监控、 车联网、 无人机 等等热门主题的时候,当人们还在寻找人工智能行业下一个最具商业前景的发展方向,专注于视觉和语音技术,纠结于提高算力、创新算法模型、大数据存储标记清洗的时候,太平洋彼岸已经悄然开启了在低功耗边缘侧人工智能,即tinyML这一垂直细分上的思考与发展。
广告
ASPENCORE

当国内还在热火朝天的谈论5G、 IoT、 大数据、 超算、 视觉识别、 智能监控、 车联网、 无人机 等等热门主题的时候,当人们还在寻找人工智能行业下一个最具商业前景的发展方向,专注于视觉和语音技术,纠结于提高算力、创新算法模型、大数据存储标记清洗的时候,太平洋彼岸已经悄然开启了在低功耗边缘侧人工智能,即tinyML这一垂直细分上的思考与发展。frhEETC-电子工程专辑

究竟何为tinyML? tinyML魅力何在?未来市场何在?

引述EEFOCUS的iot101君在之前发布的一篇对tinyML看法的文章中的定义:在终端和边缘侧的微处理器上实现的机器学习过程就叫做tiny Machine Learning(即tinyML).frhEETC-电子工程专辑

我们先来看看它面向的是哪些对象市场----frhEETC-电子工程专辑

  • 分布最广的物联网设备

在即将到来的IoT时代,或者AIoT时代。万物互联是大势所趋,人物互联、物物互联,物理世界全面升级到数字世界。哪怕工厂里犄角旮旯的各台设备,只要使用MCU(微型控制单元),就是数字世界里可追踪到的一个tinyML载体。frhEETC-电子工程专辑

  • 智能家居网联设备

既然是AIoT时代,智能家居这一方向的所有接入必然不能缺席!这也是为何阿里、华为、腾讯、百度、小米、海尔、美的等国内一线,国外Amazon、Honeywell、Google NEST、Ecobee、Philips、Samsung…的主攻方向。frhEETC-电子工程专辑

  • (消费电子)数字移动设备、可穿戴设备

以手机为首、随身的、移动的、可穿戴的各类设备也都是tinyML的载体。frhEETC-电子工程专辑

  • 长时在线安防、监控设备

那些长时在线、长期在网的,尤其电池驱动的安防、监控设备(包括无人机等)frhEETC-电子工程专辑

  • ……其他等等

由此我们得知tinyML具备几个特征:frhEETC-电子工程专辑

低功耗(超低乃至低于1mW)、长在线(超长待机或在线)、电池驱动(或新能源以满足长在线), 当然既然他挂着Machine Learning的旗号,那么必然与提供AI算力的芯片有关(诸如ARM、Qualcomm、Infinieon、SynSense等)、与AI算法有关(CNN卷积神经网络、)、与算法框架有关(诸如谷歌的TensorFlow、脸书的Caffe2、百度的paddle paddle、华为的MindSpore等)、与AI基础技术有关(诸如NLP自然语言处理、ASR语音识别等)、与大量端侧应用有关(诸如小型无人机、无人搬运车AGV、移动端智慧金融/智慧医疗/智慧教育/个人助理/智能出行、AR/VR/MR、等等)frhEETC-电子工程专辑

当国内的IoT伴随着华为领先的5G技术即将进入一个新的时代场景,人工智能也正好从云端走向边缘侧、端侧。frhEETC-电子工程专辑

处于边缘侧、端侧的设备往往需要更快速的响应(5G下的低延时场景)、更多的推理运算(云端训练,边缘推理),因此发展边缘侧的机器学习变得越发重要。frhEETC-电子工程专辑

加上超低功耗的加持,这一领域的影响力正在持续发酵,市场也将随AIoT+5G的发展呈现爆发式增长。frhEETC-电子工程专辑

根据 IDC 的分析,到 2025 年,全球创建的数据中,超过四分之一的数据在本质上都是实时数据,而物联网实时数据将占这部分数据的 95%以上。属于数据分析的全球数据总量将增长至原来的 50 倍,达到 5.2ZB;而机器学习所“触及”的分析数据总量将增长至原来的 100 倍,达到 1.4ZB。另外,目前全球有 2500 亿个微控制器在各地运行。 IC Insights 预测,到 2023 年,微控制器的年出货量将增长到 382 亿个。frhEETC-电子工程专辑

因此也就不难理解为何大洋彼岸tinyML的活动仅仅举办了2届高峰论坛,就有如此多的国际一线企业、业内独角兽初创公司和知名院校云集于此了:谷歌、高通、脸书、微软、三星、苹果、意法半导体、ARM、英伟达、IBM、Greenwaves、PixART Imaging、BubbleLabs、Byteflies、OctoML、Syntiant、Qeexo、KU鲁汶大学、普林斯顿大学、密歇根大学、埃里克斯霍尔姆大学、加州大学伯克利分校、苏黎世大学、苏黎世联邦理工、麻省理工学院、斯坦福大学等等…参会者中高管(创始人、决策者、研发/技术总监)占90%以上。frhEETC-电子工程专辑

2019年成立的tinyML® Foundation正是这个活动的组织者,这是一个由工程师们自发构建的社群,专注于“全栈式”的发展,包括使用案例、应用、 软件、 工具、算法、硬件、专用集成电路(ASICs)、设备、半导体制造等。每年举办多场交流活动,将“产”“学”“研”进行深度融合,并完整覆盖整个生态体系。目前为满足这个方向上的需求,已经将tinyML Summit美国峰会扩容至欧洲分论坛、亚洲分论坛和tinyML研究峰会,以及更多的周期性tinyML访谈、tinyML Meetups线下互动。frhEETC-电子工程专辑

TinyML 的出现,是为了更好的缓解边缘 ML 和云端 ML 中,无法突破的多种问题,包括数据隐私、网络带宽、时间延迟、可靠性和能源效率。frhEETC-电子工程专辑

我们有理由相信在当前软硬件协同设计、开发的趋势下,顺着5G+AIoT的发展浪潮,tinyML将在软件、硬件、应用三大方向上分别获得巨大的成功!frhEETC-电子工程专辑

Tiny的世界并不微小,相反,它是巨大的,将构建我们难以想象的超大而美好的未来!frhEETC-电子工程专辑

即将举办的首届tinyML技术论坛(亚洲分论坛)将于11月16日至19日线上直播!frhEETC-电子工程专辑

立即扫码,免费报名!frhEETC-电子工程专辑

frhEETC-电子工程专辑

责编:Yvonne GengfrhEETC-电子工程专辑

ASPENCORE
本文为EET电子工程专辑 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
  • 习近平:加快在集成电路、人工智能等领域打造世界级产业 在浦东开发开放30周年庆祝大会上,习近平表示,要聚焦关键领域发展创新型产业,加快在集成电路、生物医药、人工智能等领域打造世界级产业集群。要深化科技创新体制改革,发挥企业在技术创新中的主体作用,同长三角地区产业集群加强分工协作,突破一批核心部件、推出一批高端产品、形成一批中国标准。要积极参与、牵头组织国际大科学计划和大科学工程,开展全球科技协同创新。
  • 用真正的系统级优化迎接边缘计算时代 根据预测,到2023年,网络边缘的智能设备数量可能是传统IT领域的20倍以上,Gartner也将边缘计算列为2020年十大战略技术趋势之一。边缘计算为何能呈现这样的高速增长态势?它的下一步会走向何方?恩智浦的技术专家们对此分享了自己的见解。
  • 魏少军:“百年未有之大变局”下中国半导体发展的六大战 在全球大变局下中国半导体业界“全面国产替代”发展很火热,甚至火热得有些过头,尤其是目前面临内忧外患大环境,怎么能保证战略定力,充分发挥中国庞大市场的优势,和已有的良好基础,在未来的5到10年,争取一次大的进步?魏教授认为这是一个非常重要的课题。
  • Wally Rhines博士:未来10年全球半导体市场发展趋势 在今年的全球CEO峰会上,Wally Rhines博士为国内半导体人士带来了一场耳目一新的视听盛宴,他分享了AI芯片和数据采集/分析/保护的最新趋势和技术发展动向,介绍了一种新的加密计算技术及其市场前景,并对全球半导体未来10年的发展趋势做出了独到分析和预测。
  • 边缘计算中的 AI 如何驱动5G和IoT 边缘计算的概念是对位于应用附近的服务器中的数据进行处理和分析。这一概念日益普及,并为成熟的电信提供商、半导体初创公司和新的软件生态系统打开了新的市场。然而什么是边缘计算? 如何使用边缘计算,能为网络带来什么好处? 要了解边缘计算,我们需要了解推动其发展的因素,边缘计算应用的类型以及当今公司如何构建和部署边缘计算 SoC。
  • 国际测试委员会发布首个智能超算及芯片排行榜 国际测试委员会(BenchCouncil)在2020青岛创新节期间举办的智能计算机大会和芯片大会联合主论坛上,发布了国际首个智能超级计算机榜单——HPC AI500,中日美三国公司包揽了榜单前九名。会上,国际测试委员会还同步发布了智能芯片性能榜单,对近20款主流人工智能芯片配置进行了性能排名……
广告
热门推荐
广告
广告
广告
EE直播间
在线研讨会
广告
广告
面包芯语
广告
向右滑动:上一篇 向左滑动:下一篇 我知道了