用MCU實(shí)現邊緣AI的策略探討

1 邊緣AI的機遇與挑戰

現在，智能化AI 逐步融入到一些應用場(chǎng)景，兆易創(chuàng )新主要關(guān)注與MCU相關(guān)性較強的邊緣AI 市場(chǎng)，比如在工業(yè)、消費應用場(chǎng)景中的一些預測性維護和識別檢測：如光伏逆變器的拉弧檢測、故障檢測；如家電的非正常震動(dòng)、語(yǔ)音及視覺(jué)的檢測；如語(yǔ)音關(guān)鍵詞指令的識別，視頻中人物檢測等。通過(guò)建立模型進(jìn)行深度持續的學(xué)習，能夠對一些行為進(jìn)行預判，降低風(fēng)險。

金光一(兆易創(chuàng )新MCU事業(yè)部產(chǎn)品市場(chǎng)總監)

AI 在MCU 上的應用近些年被越來(lái)越多的客戶(hù)所關(guān)注，客戶(hù)旨在利用AI 技術(shù)解決之前傳統方法的弊端，通過(guò)和客戶(hù)溝通，在一些痛點(diǎn)問(wèn)題上，例如數據傳輸延遲、數據有漏洞安全性差、邊緣設備網(wǎng)絡(luò )連接不穩定、成本高等，AI 的方法確實(shí)能夠解決之前一直困擾的問(wèn)題，在邊緣計算中有助于提高性能、降低成本、增強隱私和安全性，以及更好地滿(mǎn)足實(shí)時(shí)需求。

工程師或設計者遇到的開(kāi)發(fā)挑戰主要有兩方面：①受限于MCU 的資源，復雜的模型運行速度慢，需要對模型進(jìn)行優(yōu)化；②客戶(hù)對于如何將AI 應用部署在MCU端，缺乏快速驗證實(shí)現的工具，需要研發(fā)直觀(guān)快速的自動(dòng)化軟件來(lái)幫助客戶(hù)實(shí)現AI 應用。

2 兆易的解決方案

為此，兆易創(chuàng )新全新推出的Cortex-M7 內核的超高性能MCU GD32H737/757/759 系列，具有卓越的處理能效、豐富的鏈接特性及多重安全機制，能夠全面釋放高級應用的創(chuàng )新潛力，可廣泛用于數字信號處理、電機變頻、電源、儲能、音視頻、圖形圖像等各類(lèi)應用，也適用于機器學(xué)習和邊緣側AI 等諸多高端創(chuàng )新場(chǎng)景。除了持續推出的MCU 產(chǎn)品外， 兆易創(chuàng )新也通過(guò)多種服務(wù)為客戶(hù)的嵌入式AI 應用提供快速落地的可能性：

●   幫助客戶(hù)實(shí)現AI 應用在MCU 端的部署，提供給客戶(hù)不同領(lǐng)域的AI 參考例程，幫助客戶(hù)理解AI 應用。

●   與領(lǐng)先的第三方嵌入式AI 公司合作，提供更多的可選服務(wù)，在MCU 上實(shí)現AI 的支撐，包括各種算法、參考設計等。

●   研究最新的適合MCU 運行的模型架構，嘗試不同的優(yōu)化方法，壓縮模型大小，加速模型推理速度，擴大AI 在MCU 中應用場(chǎng)景。

（本文來(lái)源于EEPW 2023年11月期）