嵌入式芯片組供應(yīng)商越來越關(guān)注用于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應(yīng)用的神經(jīng)處理單元(NPU)，這要歸功于該架構(gòu)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作負載的高效執(zhí)行。隨著使用者在遠端尋求更大的洞察力和智能，NPU將以犧牲現(xiàn)有微控制器(MCU)為代價，占據(jù)整體出貨量越來越大的份額。據(jù)ABI Research數(shù)據(jù)，到2030年，用于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的人工智能專用芯片的芯片組收入將超過73億美元。guNesmc
“個人和工作設(shè)備(PWD)中用于TinyML應(yīng)用的NPU已經(jīng)很成熟。然而，它們在這個設(shè)備垂直領(lǐng)域之外仍處于起步階段，主要供應(yīng)商如意法半導(dǎo)體、英飛凌和恩智浦半導(dǎo)體，才剛剛將這種類型的ASIC引入其嵌入式產(chǎn)品組合，”ABI Research的行業(yè)分析師Paul Schell說，“通過篩選PWD，我們對物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的建模提供了更深入的了解，這些應(yīng)用涵蓋了15個垂直領(lǐng)域，包括最重要的智能家居和制造業(yè)。”guNesmc
在軟件方面，全面的MLOps工具鏈現(xiàn)在已成為大大小小的供應(yīng)商的“必爭之地”，包括Syntiant、GreenWaves、Aspinity和Innatera等初創(chuàng)公司。對于更大的外形尺寸，對軟件產(chǎn)品的投資通常與硬件研發(fā)相匹配，供應(yīng)商Eta Compute與NXP合作，獲得了其Aptos軟件平臺的許可。這些創(chuàng)新還通過減少對內(nèi)部數(shù)據(jù)科學人才的需求，使TinyML的部署更加民主化。guNesmc
將高性能架構(gòu)(如NPU和一些FPGA)納入嵌入式設(shè)備，將擴展在設(shè)備上運行的應(yīng)用程序的范圍，從對象檢測到機器視覺用例的簡單對象分類，以及用于基于音頻分析的一些NLP。“隨著PC和網(wǎng)關(guān)等更大邊緣形式因素的趨勢，這將通過降低網(wǎng)絡(luò)成本和對云的依賴，有助于人工智能的可擴展性。因此，我們預(yù)計TinyML市場將隨著這些創(chuàng)新而增長，主要受到主要工業(yè)基地升級其物聯(lián)網(wǎng)部署、車輛日益智能化和智能家居設(shè)備的推動。”guNesmc
責編：Momoz
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