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牽手 IoT、賦能 AI,嵌入運算應用靚

本文作者:任苙萍       點擊: 2019-11-11 16:08
前言:
 
 
最初只在特定設備使用的嵌入式系統,受到物聯網 (IoT) 帶動、加上商用在即的 5G 推波助瀾,霎時星途大開。為加速終端應用的落地,當前嵌入式運算有以下七大發展趨勢:
1.為擴大市場,各式微控制器 (MCU)、微處理器 (MPU) 等基礎運算單元積極與應用處理器 (AP) 整合做「異構」運算;
2.為簡化開發,新世代處理器力拼硬體、軟體開發套件 (SDK) 和內核引擎一次到位,而韌體是差異化關鍵;
3.為提升效能,可集中資源、按需配置的「分佈式記憶體」成主流;
4.為增強精度,現行通用處理器普遍可支援浮點運算單元 (FPU),但如果意在追求極致效率,定點仍具優勢;
5.為優化品質,感測器與 I/O 裝置介面支援不可少,MIPI 聯盟多項標準已成標配;
6.為鞏固安全,硬體「安全可信任根」可降低網路攻擊造成的資料風險和生產損失。
7.為連結應用,爭相與人工智慧 (AI)/機器學習 (ML) 掛勾,雲端服務供應商 (CSP) 成熱門合作夥伴。
 
當特定應用標準產品 (ASSP) 與專用晶片 (ASIC) 持續疊代之際,現場可編程邏輯閘陣列 (FPGA) 除了善用既有配置靈活特性,也沒錯過上述風潮;以老大哥賽靈思 (Xilinx) 為首,從驗證工具、加速協作,轉具獨當一面的氣場。最早提出 FPGA 概念的萊迪思半導體 (Lattice),日前亦公開宣稱:其 FPGA 尺寸小、可支援並行處理和基於各類感測器的 AI 推論,是實現各類低功耗網路終端 AI 應用的理想平台——在 iCE40 UltraPlus 和 ECP5 FPGA 運行增強版 sensAI 解決方案,可協助用戶為「毫瓦級」智能設備賦予 AI 和 ML 功能。
 
此次性能提升包括支援更為輕量化/高效的神經網路 (NN) 模型以及更深度的量化,進而可使用更複雜的模型來處理更高解析度/畫面更新率的圖像;隨附的全新參考設計可快速創建常見的 AI 應用,包括增強版關鍵字檢測和人臉識別。志在發展「中國芯」FPGA 的新進廠商高云半導體 (Gowin),亦發佈 AI 邊緣運算方案——GoAI,強調較標準 MPU 加速 78 倍,且設計流程可與目前 AI、NN 開發框架完全融合;特別一提的是,他們旗下不同產品線兼採 Arm-based 和 RISC-V 架構,且內建 Bluetooth 5 連線功能的新家族即將問市。
 
最後一個有趣議題是關於軟核 vs. 硬核,為因應 AI 演算法的日新月異,不少整合開發環境 (IDE) 皆訴諸「軟體定義晶片」(SDX) 概念,主張以軟體形式包裝 AI 引擎;但有別於軟核支持者,另一家 FPGA 供應商 mixel 認為硬核在處理效率與穩定性略勝一籌。至於該怎麼選擇?就看終端應用的需求偏好了。
 

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