关于人工智能AI的发展，边缘计算中的AI芯片

人工智能正在成为边缘计算的战场，边缘AI如何发展？

运行神经网络的推理引擎、机器学习硬件（运行载体系统），设计学习技术的转移、神经网络优化、量化和剪枝，在训练过程中，模型调整每个神经元的权重，拆分网络对于边缘调优非常有用，很多训练转移到处理能力更强的但仍接近边缘的设备上运行，为边缘应用创建规模缩小50-100倍的神经网络，训练后节点的权重实际上可能为0，使用32位作为网络的基础有助于实现最大精度，当然如果拥有AI硬件加速器，那更好，转换模型中与运行时等效的是推理引擎。

对于某些特定的边缘应用，也有硬件公司开发了专有的推理引擎。在CPU架构有所改变后，比如有专门的机器学习指令与加速器无缝集成的端口，较新的NPU不仅具有可扩展矩阵乘法和累加引擎，用于神经网络卷积层，具体性能提升70-90倍，具体取决于机器学习应用，这正是NPU架构所要做的，任重而道远，未来神经网络和其硬件在几十年会不断发展，随着应用的复杂度提升，实际上每秒的推理。总结了许多使机器学习适合边缘并针对边缘进行优化的技术。

智能设备发展的下一步就是感知边缘（Aware Edge），当边缘设备形成网络，预测行为并根据背景信息了解环境，做出明智决策，从芯片开始的安全设计方法很重要，可以在单个边缘设备和本地聚合网络中创建安全的虚拟存储区。

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