한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Архитектура чипа является основой вычислений, а ее конструкция и оптимизация напрямую влияют на производительность вычислений. Edge AI-вычисления предъявляют более высокие требования к архитектуре чипов, требуя эффективных возможностей параллельной обработки, низкого энергопотребления и поддержки сложных алгоритмов.
С технической точки зрения передовые производственные процессы позволяют чипам интегрировать больше транзисторов, что позволяет разрабатывать более сложные архитектуры. Например, применение технологии FinFET повышает коэффициент производительности и энергоэффективности чипов. В то же время развитие многоядерной архитектуры и гетерогенных вычислений также обеспечивает надежную поддержку для обработки сложных задач ИИ. В сценариях периферийных вычислений чипам необходимо выполнять быстрые и точные вычисления в условиях ограниченных ресурсов и энергопотребления. Это побудило архитектуру чипов развиваться в оптимизированном и эффективном направлении, например, с использованием специализированных блоков аппаратного ускорения, таких как ускорители сверточных нейронных сетей, блоки нейронных процессоров и т. д.
Что касается приложений, периферийные вычисления на базе искусственного интеллекта играют важную роль в интеллектуальной безопасности, автономном вождении, промышленном Интернете вещей и других областях. В сфере интеллектуальной безопасности периферийным устройствам необходимо обрабатывать большой объем видеоданных в режиме реального времени для обнаружения и распознавания целей. Эффективная архитектура чипа может гарантировать, что устройство выполнит эти задачи с низкой задержкой, а также повысит скорость реагирования и точность системы безопасности. В области автономного вождения транспортным средствам необходимо за короткое время обрабатывать данные от нескольких датчиков и принимать решения. Мощные возможности периферийных вычислений и оптимизированная архитектура чипа могут обеспечить безопасность вождения.
Кроме того, непрерывная эволюция алгоритмов также оказала влияние на архитектуру чипов. Разработка алгоритмов глубокого обучения способствовала инновациям в архитектуре микросхем, что позволило ей лучше адаптироваться к потребностям крупномасштабного обучения и вывода данных. В свою очередь, развитие архитектуры чипов также обеспечивает аппаратную основу для оптимизации алгоритмов и способствует взаимной интеграции и развитию технологий.
Однако скоординированная разработка архитектуры чипов и периферийных вычислений на базе искусственного интеллекта также сталкивается с некоторыми проблемами. Прежде всего, быстрая модернизация технологий оказала огромное давление на исследования и разработки, что требует постоянных инвестиций большого количества ресурсов в инновации и оптимизацию. Во-вторых, разные сценарии применения предъявляют совершенно разные требования к архитектуре чипа, и достижение баланса между универсальностью и настраиваемостью является сложной проблемой. Кроме того, безопасность и защита конфиденциальности также являются проблемами, которые нельзя игнорировать. Обработка данных на периферийных устройствах должна обеспечивать безопасность и надежность информации.
В будущем с популяризацией сетей 5G и развитием Интернета вещей сотрудничество между архитектурой микросхем и периферийными вычислениями на базе искусственного интеллекта станет еще теснее. Постоянные прорывы в технологиях искусственного интеллекта привнесут новые идеи в проектирование архитектуры чипов, а инновации в архитектуре чипов также будут способствовать широкому применению периферийных вычислений с использованием искусственного интеллекта во многих областях. У нас есть основания полагать, что под руководством науки и техники это скоординированное развитие принесет человеческому обществу более удобную, разумную и лучшую жизнь.
