情境感知AI：利用FPGA技術(shù)增強邊緣智能

網(wǎng)絡(luò )邊緣人工智能——即在邊緣設備端部署AI模型進(jìn)行本地化算法處理，而非依賴(lài)云端等集中式計算平臺——已成為人工智能領(lǐng)域發(fā)展最快的方向之一，受到業(yè)界高度關(guān)注。據測算，2024年網(wǎng)絡(luò )邊緣AI市場(chǎng)規模約為210億美元，預計到2034年將突破1430億美元。這一增長(cháng)態(tài)勢表明各行業(yè)將持續加大基于AI的邊緣系統研發(fā)投入。

網(wǎng)絡(luò )邊緣AI的應用前景廣闊且充滿(mǎn)創(chuàng )新機遇，涵蓋自動(dòng)駕駛汽車(chē)、智能家居設備、工業(yè)自動(dòng)化機械等多個(gè)領(lǐng)域。但開(kāi)發(fā)者在實(shí)踐中需要應對硬件限制、功耗優(yōu)化和處理復雜度等獨特挑戰。例如，設計人員必須確保嵌入式AI模型在保持緊湊體積的同時(shí)具備足夠算力，能夠直接在邊緣設備端解析實(shí)時(shí)情境信息。這要求系統在延遲控制、帶寬效率、運算精度和可持續性等性能指標上達到最優(yōu)平衡，同時(shí)還要保障數據隱私安全并降低網(wǎng)絡(luò )威脅風(fēng)險。

網(wǎng)絡(luò )邊緣應用的演進(jìn)正與情境智能的發(fā)展同步推進(jìn)。情境智能旨在從數據所處的環(huán)境、關(guān)聯(lián)關(guān)系及交互場(chǎng)景中理解其含義，這就催生了情境邊緣AI。該技術(shù)通過(guò)在網(wǎng)絡(luò )邊緣設備端運行AI模型，使系統能夠處理環(huán)境數據、持續學(xué)習并優(yōu)化性能。例如，智能設備通過(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等多種感知模態(tài)理解周邊環(huán)境，這種對情境數據的高效處理能力，是實(shí)現網(wǎng)絡(luò )邊緣設備功能目標和提升用戶(hù)體驗的關(guān)鍵。隨著(zhù)邊緣端處理的數據量激增，這些設備需要更高算力支撐。

現場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）的靈活性、現場(chǎng)升級能力和互操作性，結合其低功耗、低延遲和并行處理能力，使其成為開(kāi)發(fā)者克服挑戰并優(yōu)化情境邊緣AI應用的關(guān)鍵工具。

實(shí)現情境感知邊緣AI的挑戰

通過(guò)直接分析網(wǎng)絡(luò )邊緣設備上的情境數據，系統可以做出更智能的實(shí)時(shí)決策，推動(dòng)用戶(hù)與設備之間建立更緊密的共生關(guān)系。例如，智能電腦顯示器可以利用視覺(jué)傳感器安全收集的用戶(hù)存在數據，在用戶(hù)轉向屏幕時(shí)打開(kāi)，在用戶(hù)離開(kāi)時(shí)關(guān)閉，從而優(yōu)化電源使用時(shí)長(cháng)。智能蜂窩設備同樣可以利用面部或指紋識別技術(shù)，安全地檢查生物特征或用戶(hù)視覺(jué)數據，訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)憑證，登錄安全應用程序。

雖然用戶(hù)已經(jīng)開(kāi)始期待借助情境邊緣AI實(shí)現這些無(wú)縫、個(gè)性化的體驗，但開(kāi)發(fā)人員可能會(huì )面臨各種開(kāi)發(fā)挑戰。這些挑戰包括：

1.復雜性

隨著(zhù)企業(yè)嘗試進(jìn)一步簡(jiǎn)化人機界面，邊緣傳感器收集的情境數據也變得越來(lái)越復雜。這就要求AI模型和硬件既能處理更高的工作量，又能保持效率。網(wǎng)絡(luò )邊緣AI還需要靈活性，因為模型和硬件可能需要定期更新，以應對不斷變化的情境數據。邊緣人工智能還可能涉及TinyAI模型的使用，其壓縮算法更適合在網(wǎng)絡(luò )邊緣場(chǎng)景下實(shí)現高性能，包括可穿戴設備、環(huán)境監測遠程傳感器、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用中的質(zhì)量控制等。即便如此，TinyAI模型也需要足夠的電源和系統支持才能有效運行。

2.互操作性

為了獲得盡可能多的相關(guān)情境智能，邊緣網(wǎng)絡(luò )通常包括各種傳感器、處理器、網(wǎng)關(guān)和服務(wù)器。這些組件都需要有效地相互通信來(lái)支持實(shí)時(shí)結果。網(wǎng)絡(luò )邊緣設備必須能夠處理不斷增長(cháng)的AI工作負載，同時(shí)還能與網(wǎng)絡(luò )中的其他設備（無(wú)論是現有組件還是第三方硬件和軟件）協(xié)同運行。如果沒(méi)有靈活的硬件，傳感器、邊緣設備和數據分析接收者之間的連接將變得不可靠。

3.功耗

先進(jìn)的人工智能模型需要大量能源才能運行，研究人員預計，從2023年到2030年，人工智能相關(guān)的耗電量預計每年將增長(cháng)高達50%。因此穩定、節能地向模型輸送能源至關(guān)重要。如果在配置時(shí)不考慮效率，邊緣部署很可能會(huì )出現能源消耗過(guò)剩、成本上升，并導致網(wǎng)絡(luò )邊緣AI操作的執行與結果之間出現較大延遲。

只有考慮到這些挑戰，并積極主動(dòng)地加以克服，開(kāi)發(fā)人員才能利用情境邊緣AI改善用戶(hù)體驗。

利用萊迪思FPGA輕松實(shí)現情境邊緣AI

克服復雜性、互操作性和功耗挑戰是一項多方面的工作，需要靈活應用硬件和軟件。針對AI優(yōu)化的低功耗萊迪思FPGA和面向工智能應用的解決方案集合Lattice sensAI?非常適合應對實(shí)施挑戰和實(shí)現情境感知邊緣AI應用。

萊迪思FPGA經(jīng)配置可執行特定的AI任務(wù)，使開(kāi)發(fā)人員能夠根據不同的環(huán)境定制應用，并處理特定的邊緣數據。這有助于優(yōu)化邊緣AI應用，實(shí)現最高的效率和可靠性，同時(shí)保持FPGA的靈活性，支持不斷發(fā)展的AI模型。FPGA還配備了可定制的I/O接口，支持跨設備和環(huán)境（如攝像頭、雷達、環(huán)境傳感器）連接到各種邊緣人工智能應用，并實(shí)現更簡(jiǎn)化的互操作性。

萊迪思sensAI解決方案集合還進(jìn)一步支持和加強了這種定制化。萊迪思sensAI能夠采用在行業(yè)標準AI框架（如TensorFlow、Caffe和Keras）中訓練的模型，通過(guò)模型量化、修剪和稀疏性利用等技術(shù)，使其能夠在FPGA資源上運行。然后，萊迪思的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )編譯器可以分析模型，并根據電路和片上網(wǎng)絡(luò )的類(lèi)型提出最高效的運行建議。此外，萊迪思Propel和萊迪思Radiant設計軟件可用于創(chuàng )建合適的電路組合，以盡可能高能效的方式加速這些模型的運行。

萊迪思FPGA還極大降低了傳感器數據采集和處理之間的延遲，為用戶(hù)帶來(lái)更快的響應和更高的性能。在傳輸到AI模型或中央計算引擎之前，數據可以在FPGA上完成預處理和聚合任務(wù)，這有助于減少網(wǎng)絡(luò )邊緣設備的壓力，進(jìn)而降低功耗。

各行各業(yè)都可以利用萊迪思FPGA克服資源限制、功耗、連接性和可擴展性方面的挑戰。這些可編程器件實(shí)現的實(shí)時(shí)數據處理和預測，對于工業(yè)設備、醫療設備、汽車(chē)和機器人領(lǐng)域的應用至關(guān)重要。FPGA的適應性可以量身定制人工智能解決方案，滿(mǎn)足各種環(huán)境的特定需求，確保最佳性能和可靠性。