在很多垂直的邊緣端要實現(xiàn)AI賦能，調(diào)用云端的AI能力的成本較高，而且整個鏈條的響應時間也較長，對于連接質(zhì)量的依賴程度也較高，因此并不能做到較為實時的計算和處理，這與端側(cè)的低功耗、低延時的系統(tǒng)設計目標并不相符。
 
    邊緣AI落地，需要滿足端側(cè)的功耗要求。因此，內(nèi)置硬件CNN進行專門的AI運算，成為了在AI MCU上最佳選擇。在端側(cè)計算單元中部署一個資源夠用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）加速器，就可以承擔起端側(cè)的AI任務，而且也釋放了更擅長做計算任務的CPU等資源，從而在增加AI運算的同時，還保證了達到端側(cè)高能效目標。
 
    據(jù)了解，在百億IoT設備中，大部分的計算單元是MCU。而在MCU中集成CNN加速器，已經(jīng)成為了MCU的一個發(fā)展方向。目前諸多MCU廠商都已經(jīng)推出了AI集成的MCU產(chǎn)品，ADI也是如此。
 
    據(jù)預測，2025年75%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生在邊緣側(cè)進行處理，端側(cè)AI MCU市場潛力巨大。
 
    隨著AI在邊緣的落地，硬件CNN在端側(cè)MCU的集成已經(jīng)成為一種技術趨勢。這種AI MCU的發(fā)展將會迎來巨大的市場機遇。

本文關鍵詞：邊緣AI MCU的技術趨勢

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