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嵌入式设备市场在物联网的设计趋势

作者:原创   发布时间: 2019/1/15 13:45:38

  与通用PC架构不同,嵌入式系统的定义是为特定目的而设计的IT系统。近年来,与过去相比,嵌入式特定领域的发展已经加速,无论是深度还是广度。主要原因是,除了IT技术本身的进步,应用行业不断扩大新的功能要求,这也是主要原因,特别是在应用方面,在竞争日益激烈的市场中,无论是供应还是消费者或非消费者设备。企业必须充分利用IT技术,增强自身竞争力。因此,嵌入式系统的市场需求日益增长。在需求和供给的相互拉动下,嵌入式产业的发展已经达到了历史的高峰,并且在未来几年内已经达到人工智能。在物联网的推动下,预计将继续增长。

  商机后,制造商的卡位AI市场

  人工智能是2017年IT行业的焦点。大多数研究机构和行业都认为AI不仅会与嵌入式系统集成,而且在某些应用中,具有AI功能的嵌入式设备将串联连接成为物联网系统。在AIoT系统中,不仅上层云平台将具有计算能力,而且终端的嵌入式设备,甚至设备中的组件,都将具有一定程度的AI设计,这将形成巨大的商机。因此,所有主要芯片供应商都已经开始。放入AI芯片的布局。

  AI芯片被广泛应用于嵌入式系统,从数据中心、终端设备(智能手机、平板电脑、可穿戴设备等)、垂直特定行业(制造、流量、医疗......等),它将是目标市场。还涉及许多供应商。从体系结构的角度来看,浮点运算、同步并行计算非常适合人工智能深度学习神经网络,因此具有这些特性的GPU已经成为这股AI热潮的重要计算架构。

  但是,这种趋势并没有出现CPU。特别是,英特尔于2017年推出了独立的AI加速器Movidius神经计算棒和Myriad X视觉处理单元(VPU)。前者内置了Myriad 2视觉计算单元。功率为1瓦时,每秒可实现1000亿次浮点运算。后者是世界上第一个采用神经计算引擎的片上系统,可用于加速产品端的深度学习推理。

  除两家处理器制造商外,谷歌还于2017年推出了定制的ASIC AI芯片TPU,专为机器学习而设计。 Google的TPU主要用于提高搜索结果的相关性,并改进Google街景服务地图和导航功能。正确性,因为TPU是为特定目的而设计的特殊规格逻辑IC,它只执行单个工作,因此速度更快,但缺点是成本更高。除GPU、CPU外,其他处理架构(如FPGA、DSP)也在积极投资AI市场。就开发而言,尚未看到计算架构将成为市场的主流,并且服务器的应用仍然由CPU主导。但是,NVIDIA现在开始进入开发阶段。至于终端嵌入式设备市场,无论体积为、的功耗为、,其市场需求都比服务器更严格,因此难度会更高,不同的应用需要不同的计算架构。因此,未来处理器在嵌入式终端市场的应用将更加多样化,并且不存在寡头垄断。

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