AI与物联网的崛起将颠覆嵌入式系统的设计公式规

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  有别于一般泛用型的PC架构,嵌入式系统的定义,是为特定用途所设计的IT系统,近年来嵌入式在特定领域的发展加速,与过去相较,无论是深度或广度都有长足进展,主要原因除了IT技术本身的精进外,应用产业不断拓展出新的功能需求也是主因,尤其是应用面,在市场竞争日益激烈的态势下,无论是消费性或非消费性设备供货商,都必须善用IT技术力量,强化本身竞争力,因此嵌入式系统的市场需求与日俱增,而在需求与供给双方相互拉抬下,嵌入式产业的发展来到史上高峰,未来几年在

  AI是2017年IT产业的焦点议题,多数研究机构与产业都认为AI不但会与嵌入式系统整合,而且在部分应用中,具有AI功能的嵌入式设备将串联成物联网架构成为AIoT系统,而AIoT系统中,不仅上层的云端平台会具有运算能力,终端的嵌入式设备,甚是设备中的组件,也都会有一定程度的AI设计,进而形成庞大商机,也因此目前各大芯片商都早已开始投入AI芯片的布局。

  AI芯片在嵌入式系统的应用相当广,从数据中心、终端设备(智能手机、平板计算机、穿戴式装置...等)、垂直特定产业(制造、交通、医疗...等),都将是目标市场。投入的厂商也众多,以架构来看,浮点运算、同步并行运算非常适用于人工智能的,因此具有这些特点的GPU,也成为这波AI热潮的重要运算架构。

  除了两家处理器大厂,Google也在2017年推出订制化的ASICAI芯片TPU,专为机器学习设计,Google的TPU主要用于改善搜寻结果的相关性与提高Google街景服务地图和导航功能正确度,由于TPU是专为特定用途设计的特殊规格逻辑IC,只执行单一工作,所以速度更快,但缺点是成本较高。

  除了GPU、CPU外,其他处理架构如FPGADSP等厂商,也都积极投入AI市场,而就发展来看,仍未看出那一类运算架构会成为市场主流,服务器的应用目前仍以CPU为主,不过现在NVIDIA也开始跨入发展,至于终端嵌入式设备市场,无论是体积、公式规律。功耗、价格,其市场需求都比服务器更严苛,因此难度会更高,不同的应用会需要不同运算架构,因此未来处理器在嵌入式终端市场的应用将更为多元,不会出现一家寡占的状况。

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