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為什么要在MCU產(chǎn)品中布局AI

為何MCU大廠要在MCU產(chǎn)品中布局AI,在MCU上跑AI或者將MCUNPU等集成在一起的好處有哪些?大致可歸納為如下幾個方面:


低功耗和高效性能:MCU通常具有較低的功耗和較高的能效特性,適合應用于低功耗場景。將AI算法和處理能力與MCU集成在一起,可以在低功耗的情況下實現(xiàn)高效的AI計算。這對于一些需要長時間運行、依賴于電池供電或功耗敏感的應用非常重要。


實時性和即時響應:將AI能力集成到MCU上,使得AI算法可以實時地在設備本地進行處理和響應,而無需依賴于云端或其他遠程服務器。這提高了系統(tǒng)的實時性和即時響應能力,使得設備能夠更快速地做出決策和反應,適用于許多實時應用場景,如嵌入式控制、邊緣計算等。


隱私和數(shù)據(jù)安全:將AI算法和數(shù)據(jù)處理能力放在設備本地,可以減少對云端的依賴,從而增強隱私和數(shù)據(jù)安全性。敏感數(shù)據(jù)可以在本地設備上進行處理,減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)娘L險和隱私泄露的可能性。這對于一些對隱私和數(shù)據(jù)安全要求較高的應用,如智能家居、醫(yī)療設備等非常重要。


靈活性和定制化:將MCUNPUAI處理單元集成在一起,可以為設備提供更大的靈活性和定制化能力。根據(jù)特定的應用需求,可以選擇不同的MCUAI處理單元的組合,以實現(xiàn)最佳的性能和能效平衡。這種靈活性和定制化能力可以適應各種應用場景和需求的變化。


減少系統(tǒng)復雜性和成本:相對于將AI處理能力集中在獨立的處理器或芯片中,將其集成在MCU中可以減少組件數(shù)量和系統(tǒng)復雜性,從而降低了系統(tǒng)設計和制造的成本。


總之,有AI功能的MCU可以為物聯(lián)網(wǎng)設備提供更高級的控制和計算能力,使其能夠進行復雜的推理和決策。因此,現(xiàn)在為邊緣設備創(chuàng)建機器學習模型正成為一種大的趨勢,這些模型稱為微型機器學習或TinyML,它主要適用于內(nèi)存和處理能力有限的設備,以及互聯(lián)網(wǎng)連接不存在或有限的設備。TinyML使在MCU上運行深度學習模型成為可能。TinyMLMCU上的應用越來越普遍。


但是,想讓深度學習模型在MCU上跑起來,不是易事。MCU上跑AI,最關(guān)鍵的是如何將訓練好的深度學習的模型,轉(zhuǎn)換并部署到MCU上,這需要一整套工具和方法,這對于傳統(tǒng)的MCU廠商而言還是有一定門檻的。因此,要在MCU上部署AI,必須在軟件和硬件兩方面同時著力。

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