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人工運算漸向終端轉移 邊緣運算讓AI更有效率
 

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】   2019年10月25日 星期五

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在資料統整與雲端數據搜集時,邊緣運算可以發揮很大的功用。與雲端運算不同的是,邊緣運算是位於最接近資料來源的小型計算中心,主要功能在於收集、儲存、過濾、擷取、簡單的運算,並將處理過的資料與雲端系統進行有效率的交換,使系統變得更加即時、彈性且具有效率。

目前各大晶片廠商都在開發各自的AI邊緣運算晶片,將AI運算從雲端逐漸向終端轉移,這也使得邊緣運算的需求將會大增。
目前各大晶片廠商都在開發各自的AI邊緣運算晶片,將AI運算從雲端逐漸向終端轉移,這也使得邊緣運算的需求將會大增。

隨著AI的發展越趨成熟,硬體晶片的品質提升不少,讓過去只能作為「接收」功能的端口也能用於協助運算,這將使AI運作更有效率,像是自動煞車系統、智慧音箱等,都是邊緣運算下的產物。繼雲端(Cloud)與物聯網(IoT)興起後,物聯網與雲端間的中繼站,如物聯網閘道器(IoT Gateway),也從過往的單純資料彙整、轉傳工作外,被賦予更多的任務與期許,這些應用都促使了邊緣運算(Edge Computing)概念的興起。

2017年是AI元年,各公司都大力佈局AI技術。2019年AI的應用需求更是明確,需多原先由雲端運算的產品都紛紛轉向終端運算處理。連網設備現在為了解決網路頻寬有限、通訊延遲、缺乏網路覆蓋、資料隱私與機密等需求,對終端AI運算能力的需求多過於雲端運算。除了演算法和大資料,作為AI的三大要素之一,運算能力也變得非常重要。目前各大晶片廠商都在開發各自的AI邊緣運算晶片,將AI運算從雲端逐漸向終端轉移,這也使得邊緣運算的需求將會大增。

工研院綜合預測邊緣端與裝置端AI晶片市場規模,2017年為793百萬美元,2025年為51,623百萬美元,年複合成長率高達68.5%。估計2025年,前三大的Edge AI產品分別為:智慧手機、智慧音箱、抬頭顯示設備(AR/VR/MR…)。而成長最快速的產品,則是消費型與企業用機器人及安全監控攝影機。

在特定領域的專用人工智慧系統,由於應用背景需求明確、深厚之領域知識、模型建立計算簡單可行,在單項測試之智慧水準已可超越人類智慧,目前在許多領域已取得具體成效。技術挑戰則在於:發展低能耗、高準確率的認知計算,包括新型運算架構電路設計、演算法等。未來人工智慧晶片是特定的演算法加速器,來加速包括卷積神經網路(Convolution Neural Network)、遞迴神經網路(Recursive Neural Network)在內的各種神經網路演算法,專用晶片的最大優勢在於其成本和功耗降低,可大幅提升人工智慧演算法運行效率。

關鍵字: 邊緣運算  人工智慧 
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