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AI运算渐向终端转移 边缘运算让AI更有效率
 

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 报导】   2019年10月25日 星期五

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在资料统整与云端数据搜集时,边缘运算可以发挥很大的功用。与云端运算不同的是,边缘运算是位於最接近资料来源的小型计算中心,主要功能在於收集、储存、过滤、撷取、简单的运算,并将处理过的资料与云端系统进行有效率的交换,使系统变得更加即时、弹性且具有效率。

目前各大晶片厂商都在开发各自的AI边缘运算晶片,将AI运算从云端逐渐向终端转移,这也使得边缘运算的需求将会大增。
目前各大晶片厂商都在开发各自的AI边缘运算晶片,将AI运算从云端逐渐向终端转移,这也使得边缘运算的需求将会大增。

随着AI的发展越趋成熟,硬体晶片的品质提升不少,让过去只能作为「接收」功能的端囗也能用於协助运算,这将使AI运作更有效率,像是自动煞车系统、智慧音箱等,都是边缘运算下的产物。继云端(Cloud)与物联网(IoT)兴起後,物联网与云端间的中继站,如物联网闸道器(IoT Gateway),也从过往的单纯资料汇整、转传工作外,被赋予更多的任务与期许,这些应用都促使了边缘运算(Edge Computing)概念的兴起。

2017年是AI元年,各公司都大力布局AI技术。2019年AI的应用需求更是明确,需多原先由云端运算的产品都纷纷转向终端运算处理。连网设备现在为了解决网路频宽有限、通讯延迟、缺乏网路覆盖、资料隐私与机密等需求,对终端AI运算能力的需求多过於云端运算。除了演算法和大资料,作为AI的三大要素之一,运算能力也变得非常重要。目前各大晶片厂商都在开发各自的AI边缘运算晶片,将AI运算从云端逐渐向终端转移,这也使得边缘运算的需求将会大增。

工研院综合预测边缘端与装置端AI晶片市场规模,2017年为793百万美元,2025年为51,623百万美元,年复合成长率高达68.5%。估计2025年,前三大的Edge AI产品分别为:智慧手机、智慧音箱、抬头显示设备(AR/VR/MR…)。而成长最快速的产品,则是消费型与企业用机器人及安全监控摄影机。

在特定领域的专用人工智慧系统,由於应用背景需求明确、深厚之领域知识、模型建立计算简单可行,在单项测试之智慧水准已可超越人类智慧,目前在许多领域已取得具体成效。技术挑战则在於:发展低能耗、高准确率的认知计算,包括新型运算架构电路设计、演算法等。未来人工智慧晶片是特定的演算法加速器,来加速包括卷积神经网路(Convolution Neural Network)、递??神经网路(Recursive Neural Network)在内的各种神经网路演算法,专用晶片的最大优势在於其成本和功耗降低,可大幅提升人工智慧演算法运行效率。

關鍵字: 边缘运算  人工智能 
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