真正的人工智能边缘计算推出高度集成的处理器IP

现在，高端智能手机几乎所有的图像处理子系统都集成了神经网络。语音记录和语音处理专家会认为，我们现在所说的人工智能已经在边缘运行了很多年。

然而，在大多数情况下，这些应用程序利用了不是为现代人工智能工作负载设计的SoCs和DSP。随着人工智能技术和部署的发展，出现了一些新的工程挑战：

它需要一个始终运行的超低功耗系统，可以使用电池电源长时间运行，并为推理提供快速响应时间

集成的安全要求可以保护机器学习图免受篡改或盗窃

对能够适应人工智能模型和算法快速变化的灵活解决方案的需求

这些趋势增加了寻求服务于嵌入式人工智能市场的知识产权和处理器供应商的风险，目前预计到2024年，嵌入式人工智能市场将达到46亿美元。这些公司现在正在提供高度集成的专用计算解决方案，以抢占这一业务份额。

切断电源

随着人工智能在助听器约束下在设备中的部署，功耗成为推理平台首要考虑的问题。Eta Compute已将获得专利的动态电压频率缩放(DVFS)技术集成到其多核SoC中，以服务于这些用例。

为了省电，许多传统处理器都有休眠功能，当有负载时唤醒内核。然而，这些设备大多以峰值速率运行内核，这当然需要额外的功率。

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