用MCU實(shí)現(xiàn)邊緣AI的策略探討

1 邊緣AI的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

現(xiàn)在，智能化AI 逐步融入到一些應(yīng)用場(chǎng)景，兆易創(chuàng)新主要關(guān)注與MCU相關(guān)性較強(qiáng)的邊緣AI 市場(chǎng)，比如在工業(yè)、消費(fèi)應(yīng)用場(chǎng)景中的一些預(yù)測(cè)性維護(hù)和識(shí)別檢測(cè)：如光伏逆變器的拉弧檢測(cè)、故障檢測(cè)；如家電的非正常震動(dòng)、語(yǔ)音及視覺的檢測(cè)；如語(yǔ)音關(guān)鍵詞指令的識(shí)別，視頻中人物檢測(cè)等。通過(guò)建立模型進(jìn)行深度持續(xù)的學(xué)習(xí)，能夠?qū)σ恍┬袨檫M(jìn)行預(yù)判，降低風(fēng)險(xiǎn)。

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

AI 在MCU 上的應(yīng)用近些年被越來(lái)越多的客戶所關(guān)注，客戶旨在利用AI 技術(shù)解決之前傳統(tǒng)方法的弊端，通過(guò)和客戶溝通，在一些痛點(diǎn)問(wèn)題上，例如數(shù)據(jù)傳輸延遲、數(shù)據(jù)有漏洞安全性差、邊緣設(shè)備網(wǎng)絡(luò)連接不穩(wěn)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(jì)算中有助于提高性能、降低成本、增強(qiáng)隱私和安全性，以及更好地滿足實(shí)時(shí)需求。

工程師或設(shè)計(jì)者遇到的開發(fā)挑戰(zhàn)主要有兩方面：①受限于MCU 的資源，復(fù)雜的模型運(yùn)行速度慢，需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化；②客戶對(duì)于如何將AI 應(yīng)用部署在MCU端，缺乏快速驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)的工具，需要研發(fā)直觀快速的自動(dòng)化軟件來(lái)幫助客戶實(shí)現(xiàn)AI 應(yīng)用。

2 兆易的解決方案

為此，兆易創(chuàng)新全新推出的Cortex-M7 內(nèi)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(jī)制，能夠全面釋放高級(jí)應(yīng)用的創(chuàng)新潛力，可廣泛用于數(shù)字信號(hào)處理、電機(jī)變頻、電源、儲(chǔ)能、音視頻、圖形圖像等各類應(yīng)用，也適用于機(jī)器學(xué)習(xí)和邊緣側(cè)AI 等諸多高端創(chuàng)新場(chǎng)景。除了持續(xù)推出的MCU 產(chǎn)品外， 兆易創(chuàng)新也通過(guò)多種服務(wù)為客戶的嵌入式AI 應(yīng)用提供快速落地的可能性：

●   幫助客戶實(shí)現(xiàn)AI 應(yīng)用在MCU 端的部署，提供給客戶不同領(lǐng)域的AI 參考例程，幫助客戶理解AI 應(yīng)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(xiàn)AI 的支撐，包括各種算法、參考設(shè)計(jì)等。

●   研究最新的適合MCU 運(yùn)行的模型架構(gòu)，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(kuò)大AI 在MCU 中應(yīng)用場(chǎng)景。

（本文來(lái)源于EEPW 2023年11月期）