边缘AI MCU的技术趋势

    在很多垂直的边缘端要实现AI赋能，调用云端的AI能力的成本较高，而且整个链条的响应时间也较长，对于连接质量的依赖程度也较高，因此并不能做到较为实时的计算和处理，这与端侧的低功耗、低延时的系统设计目标并不相符。
 
    边缘AI落地，需要满足端侧的功耗要求。因此，内置硬件CNN进行专门的AI运算，成为了在AI MCU上最佳选择。在端侧计算单元中部署一个资源够用的卷积神经网络（CNN）加速器，就可以承担起端侧的AI任务，而且也释放了更擅长做计算任务的CPU等资源，从而在增加AI运算的同时，还保证了达到端侧高能效目标。
 
    据了解，在百亿IoT设备中，大部分的计算单元是MCU。而在MCU中集成CNN加速器，已经成为了MCU的一个发展方向。目前诸多MCU厂商都已经推出了AI集成的MCU产品，ADI也是如此。
 
    据预测，2025年75%的数据产生在边缘侧进行处理，端侧AI MCU市场潜力巨大。
 
    随着AI在边缘的落地，硬件CNN在端侧MCU的集成已经成为一种技术趋势。这种AI MCU的发展将会迎来巨大的市场机遇。

本文关键词：边缘AI MCU的技术趋势

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