Искусственный интеллект (ИИ) переходит от архитектур, ориентированных на облако, к проектам, ориентированным на периферию, поэтому все больше обработки теперь выполняется на телефонах, камерах и встраиваемых контроллерах. Выполнение логического вывода на устройстве снижает задержки и сохраняет конфиденциальные данные локально. Эта динамика меняет продуктовые дорожные карты, и все это благодаря различным революционным изменениям, driven by edge AI.
Ключевые революционные изменения, driven by edge AI
Вместо того чтобы направлять каждую модель и сигнал в облако, устройства обрабатывают больше данных локально, чтобы действовать быстрее и защищать конфиденциальную информацию. Поскольку edge AI меняет то, где работает интеллект, по оценкам IDC, мировые расходы на edge-вычисления достигли около 261 миллиарда долларов в 2025 году. Такие быстрые инвестиции предприятий обусловлены несколькими причинами.
1. Обеспечение принятия решений в реальном времени на устройстве
Устранение облачного цикла «туда и обратно» позволяет устройствам преобразовывать входные данные сенсоров в действия за миллисекунды. Эта возможность необходима для промышленной автоматизации и управляющих контуров, поскольку встроенные процессоры ИИ выполняют оптимизированные модели на устройстве, что обеспечивает непрерывное принятие решений.
2. Усиление конфиденциальности и безопасности
Локальное выполнение логического вывода сокращает объем необработанных данных, которые должны покидать продукт, снижая риск exposure для конфиденциальных сигналов, таких как биометрические данные. Локальная обработка также упрощает соблюдение региональных правил работы с данными, поскольку необработанные данные никогда не передаются и не хранятся в удаленных системах.
3. Создание интуитивно понятного пользовательского опыта
Edge AI позволяет реализовать многомодальные, всегда доступные функции, которые ощущаются как мгновенные и персонализированные. Примеры включают локальные голосовые помощники, распознавание жестов в реальном времени и комбинированные голосовые и визуальные взаимодействия. Когда кремниевая платформа и среда выполнения настроены совместно, эти взаимодействия становятся более плавными и энергоэффективными, повышая удовлетворенность пользователей.
4. Значительное снижение энергопотребления
Специализированные нейропроцессоры и акселераторы логического вывода созданы для выполнения распространенных типов моделей гораздо эффективнее, чем универсальные ядра. Следовательно, срок службы батареи носимых устройств увеличивается, а тепловыделение в дронах снижается. Эта эффективность позволяет производителям оборудования (OEM) поставлять функции с более высокой производительностью, не жертвуя временем работы.
5. Делает передовой ИИ доступным
Помимо аппаратного обеспечения, комплекты для разработки программного обеспечения (SDK) позволяют разработчикам быстро интегрировать ИИ в продукты, сокращая время выхода на рынок. Это снижает барьер для небольших компаний, желающих добавить передовые локальные возможности, не создавая собственный стек с нуля.
Поставщики встроенных процессоров ИИ, ведущие путь
Несколько лидеров отрасли предлагают встроенные процессоры ИИ, которые балансируют нейронную производительность, энергоэффективность и поддержку разработчиков. Ниже представлены наиболее производительные встроенные процессоры ИИ для AI-нативных архитектур, энергоэффективности и партнерских экосистем.
Synaptics
Synaptics предоставляет одни из лучших по производительности встроенных процессоров ИИ, поскольку они добавляют продуктам быстрый и надежный локальный интеллект без типичных проблем интеграции. Вместо того чтобы самостоятельно объединять сенсоры и другие компоненты, OEM-производители получают платформу, которая заставляет эти части хорошо работать вместе.
Таким образом, ускоряется прототипирование и снижаются риски. Когда интерфейсы должны реагировать мгновенно, сохранять конфиденциальность пользователей и укладываться в жесткие рамки энергопотребления, Synaptics предоставляет строительные блоки и поддержку для разработчиков, чтобы достичь этого быстрее.
Ключевые преимущества
- Интегрированный платформенный подход: Synaptics объединяет sensing, connectivity и локальные вычисления в единую платформу, чтобы команды тратили меньше времени на интеграцию компонентов и больше времени на совершенствование продуктовых функций.
- Созданы для комбинированного сенсорного опыта: Платформа обрабатывает множество входных данных, обеспечивая более естественное и надежное взаимодействие с пользователем.
- Инструменты, удобные для разработчиков: Референсные дизайны, SDK и готовые компоненты сокращают объем работы и укорачивают циклы разработки, позволяя инженерам выпускать продукты быстрее.
- Эффективность для устройств с ограничениями: Программное и аппаратное обеспечение оптимизировано, чтобы помочь продуктам соответствовать жестким ограничениям по мощности и тепловыделению, позволяя OEM-производителям добавлять более интеллектуальные функции без изменений системы охлаждения.
- Локальная обработка с приоритетом конфиденциальности: Благодаря возможности выполнять больше логических выводов локально, платформа упрощает ограничение данных, покидающих устройство.
NXP
NXP — это масштабируемый партнер по кремниевым решениям для продуктов, ranging from простых сенсоров до безопасных промышленных контроллеров. Компания обладает широким опытом в области микроконтроллеров, процессоров приложений и безопасной connectivity.
Такой широкий спектр возможностей позволяет продуктовым командам добавлять локальный интеллект, одновременно удовлетворяя требованиям безопасности и развертывания. NXP имеет одни из лучших встроенных процессоров ИИ, поскольку они способны снижать технические риски, балансируя производительность, безопасность и технологичность производства.
Ключевые преимущества
- Широкий продуктовый ряд: Решения охватывают устройства с низким энергопотреблением для потребительского рынка и надежные промышленные системы, поэтому OEM-производители получают разумный компромисс между производительностью и стоимостью.
- Фокус на безопасности и функциональной безопасности: Предлагает безопасный дизайн и сертификаты, поддерживающие регулируемые и критически важные для безопасности приложения.
- Поддержка экосистемы и партнеров: Широкая партнерская сеть и ресурсы для разработки упрощают интеграцию, валидацию и сертификацию.
- Варианты энергопотребления и эффективности: Архитектуры и инструменты помогают продуктам соответствовать ограничениям по мощности.
- Опыт в промышленном и автомобильном секторах: Опыт долгосрочных, крупномасштабных развертываний снижает интеграционные и операционные риски.
STMicroelectronics
STMicroelectronics внедряет машинное обучение (ML) на устройстве в энергочувствительные продукты через свой портфель STM32 и поддерживающий инструментарий. Семейство STM32 сочетает микроконтроллеры с низким энергопотреблением с программными инструментами, которые помогают командам преобразовывать модели в готовый к производству код. Это упрощает добавление базового логического вывода и интеллекта в устройства с батарейным питанием и системы с ограниченными ресурсами.
Семейство STM32 предлагает прагматичный путь к ML на устройстве, когда эффективность и долгосрочная поддержка производства являются первостепенными задачами. Оно также идеально подходит для маломощных сенсоров, носимых устройств и встраиваемых контроллеров, которым требуется эффективный логический вывод на устройстве.
Ключевые преимущества
- Фокус на низком энергопотреблении: Архитектура и инструменты выполнения позволяют осуществлять логический вывод в рамках жестких энергетических бюджетов, что делает ее подходящей для устройств с длительным сроком службы от батареи.
- Зрелые программные экосистемы: Инструментарий преобразует и оптимизирует модели, сокращая усилия по портированию и укорачивая время разработки.
- Большой портфель микроконтроллеров: Широкий спектр устройств помогает командам выбрать правильный компромисс между стоимостью, производительностью и энергопотреблением для простых и умеренно сложных задач ML.
- Долгосрочная доступность и поддержка: Долговечность продуктов STMicroelectronics и отраслевая поддержка приносят пользу клиентам, выпускающим продукты с длительными жизненными циклами производства.
- Подходят для workloads периферии с ограничениями: Продукты хорошо подходят для базового компьютерного зрения, обнаружения аудиоключевых слов, сенсорной fusion и обнаружения аномалий на устройствах.
Qualcomm
Qualcomm Snapdragon широко используется там, где необходимы высокопроизводительные вычисления и мультимедийные возможности. Компания поставляет мощные процессоры приложений с выделенными нейронными движками и обширным программным стеком. Такой портфель предоставляет сквозную платформу для устройств, требующих насыщенного локального ИИ с расширенными функциями.
Ключевые преимущества
- Высокопроизводительные вычисления: Его система на кристалле (SoC) содержит компоненты для обработки demanding workloads логического вывода и насыщенных мультимедийных pipeline.
- Интегрированные connectivity и мультимедиа: Qualcomm предлагает мощную поддержку функций камеры, аудио и беспроводной связи, упрощая проектирование продуктов.
- Зрелая экосистема для разработчиков: SDK, инструментальные цепочки и партнерские интеграции ускоряют выпуск продуктов для различных классов устройств.
- Масштабируемые уровни производительности: Ряд продуктовых уровней позволяет командам выбирать соответствующий компромисс между сырой производительностью, мощностью и стоимостью.
- Доказанная эффективность на потребительском и автомобильном рынках: Многочисленные реальные развертывания в телефонах и автомобильных информационно-развлекательных системах демонстрируют готовность к массовому производству.
Выбор подходящего процессора для вашего приложения
Выбор правильного встроенного процессора ИИ сводится к различным требованиям, будь то пропускная способность логического вывода, ограничения по мощности, требования конфиденциальности и многое другое. Разные платформы преуспевают в различных точках этой карты. Некоторые ориентированы на сверхнизкое энергопотребление, в то время как другие делают приоритет на масштабируемой производительности. При сравнении вариантов продуктовым командам следует определить наиболее важные ограничения и учесть зрелость SDK и долгосрочную поддержку.
Выражаем свою благодарность источнику, с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.