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MCU在边缘和节点设计中实现AI功能的三种方法详细说明
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2020-11-25
笑尽往事
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AI：Artificial Intelligence，即人工智能。 AI 与我们息息相关，手机导航、语音控制、智慧工厂、物流等这些都会运用 AI 相关技术。随着人工智能的普及，很多使用 MCU 开发的产品也走向了 AI 的世界。AI 设计主要参与方都是功能强大的 CPU，GPU 和 FPGA 等。MCU 与强大的人工智能（AI）有什么关系？随着 AI 从云到边缘的发展，使得这一观点正在迅速改变，AI 计算引擎使 MCU 能够突破嵌入式应用可能的极限，嵌入式设计已经能够提高网络攻击的实时响应能力和设备安全性。云计算推动了对具有 AI 功能的 MCU 的需求；它减少了数据传输所需的带宽，并节省了云服务器的处理能力，如下图：配备 AI 算法的 MCU 正在应用包含对象识别，启用语音服务和自然语言处理等功能的应用程序。它们还有助于提高物联网（IoT），可穿戴设备和医疗应用中电池供电设备的准确性和数据隐私性。那么，MCU 如何在边缘和节点设计中实现 AI 功能？下面简要介绍了三种基本方法，这些方法使 MCU 能够在 IoT 网络边缘执行 AI 加速。
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