在很多垂直的邊緣端要實現(xiàn)AI賦能深刻認識，調(diào)用云端的AI能力的成本較高，而且整個鏈條的響應(yīng)時間也較長，對于連接質(zhì)量的依賴程度也較高力量，因此并不能做到較為實時的計算和處理最為顯著，這與端側(cè)的低功耗應用領域、低延時的系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)并不相符空白區。
 
    邊緣AI落地溝通機製，需要滿足端側(cè)的功耗要求。因此標準，內(nèi)置硬件CNN進行專門的AI運算示範推廣，成為了在AI MCU上最佳選擇。在端側(cè)計算單元中部署一個資源夠用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）加速器即將展開，就可以承擔(dān)起端側(cè)的AI任務(wù)大幅增加，而且也釋放了更擅長做計算任務(wù)的CPU等資源，從而在增加AI運算的同時培養，還保證了達到端側(cè)高能效目標(biāo)交流研討。
 
    據(jù)了解，在百億IoT設(shè)備中形式，大部分的計算單元是MCU建設應用。而在MCU中集成CNN加速器，已經(jīng)成為了MCU的一個發(fā)展方向左右。目前諸多MCU廠商都已經(jīng)推出了AI集成的MCU產(chǎn)品背景下，ADI也是如此。
 
    據(jù)預(yù)測可靠保障，2025年75%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生在邊緣側(cè)進行處理自然條件，端側(cè)AI MCU市場潛力巨大。
 
    隨著AI在邊緣的落地開展，硬件CNN在端側(cè)MCU的集成已經(jīng)成為一種技術(shù)趨勢互動互補。這種AI MCU的發(fā)展將會迎來巨大的市場機遇。

本文關(guān)鍵詞：邊緣AI MCU的技術(shù)趨勢

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