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存储优先架构芯片来了!探境科技多角度赋能边缘计算应用场景

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今年A股市场边际计算指数继续上涨;边缘计算正在酝酿成为下一个芯片市场。事实上,技术行业已经深入了解边缘计算的发展,而云计算服务提供商正在为边缘计算建立平台和标准。这家芯片巨头紧急调整并推出了一系列芯片来应对边缘计算的特殊环境。

为什么边缘计算是独一无二的,它可以为用户带来什么样的体验升级?如何更有效地瞄准边缘计算场景,只是传统芯片架构的改进?这一系列问题值得一起考虑。

5G,云计算还不足以解决万物互联网的所有问题

爆炸性类型的海量数据对基于网络,云计算和数据中心的架构不友好。通过简单地扩展数据中心,人们无法负担如此大量的设备和数据。由云计算数据中心表示的计算形式在所有链的数据获取,数据传输,数据分析,返回和执行中需要更多时间,导致更大的延迟,这使得需要实时计算的场景非常不利。

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万物互联的另一个重要特征是物联网设备的多样性。各种设备生成的数据的长度和方法也各不相同。云计算及其计算模型不适合快速处理这种简单,短或甚至随机数据。分析虽然边缘计算使用灵活的本地处理来更好地适应这种可变数据形式,这可以减少延迟并减少带宽和云存储的浪费。因此,为了解决实时数据的计算分析,除了5G和云计算构建外,边缘计算还需要进行重要的数据共享和协同。

使用边缘计算使设备更高效,更智能

边缘计算从根本上说是一种分散的计算架构。分散功能使边缘计算更接近数据源,更接近云与用户之间的距离,更好的实时优势,并避免云计算网络。延迟问题。同时,边缘计算,接近存储和接近处理功能的灵活部署也带来了安全性和隐私性的固有优势。作为边缘计算最典型的应用方法,如果语音识别可以摆脱传统的语音识别 - 内容反馈 - 云计算分析 - 结果返回所有路径,它将带来快速响应的实时体验而无需等待。

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以智能家居环境为例,越来越多的家用电器正在增加语音控制功能,因此我们熟悉的家用电器似乎显示出所谓的“智能”感。然而,当用户努力将电器连接到网络以真正体验语音控制功能时,他们发现延迟,卡纸和低识别率等一系列问题接踵而来。智能家电的智能感消失了,但有时似乎有点弱智。只有在开发云计算的同时,我们才注重优势,开发新的AI芯片产品,并以边缘计算的思想制定相关规则,使本地处理能够在本地快速处理,提高设备效率,改善智能体验。

基于存储优先级架构的产品解决方案为边缘计算方案提供了支持

传统的类CPU架构芯片通过提供存储带宽和集成新计算单元来提高产品性能。这使得产品的产品路径更长,开发更困难,并且已完成。适用范围相对狭窄。一旦数据量大幅增加,就很容易导致诸如“存储墙”之类的瓶颈,迫使芯片制造商通过“暴力推广”不断提高性能,这在架构设计中基本上是一个问题。摩尔定律进入了升级“红区”过程的艰难过程,特定场景的架构合理性尤为重要。

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件下,与传统的CPU式架构相比,具有存储优先级架构的芯片产品可以将数据访问量减少10-100倍!它完全解决了深度学习和边缘计算场景中使用的传统CPU架构对数据的巨大影响。 “存储墙”问题。

Probing Technology基于存储优先级架构为边缘计算方案开发了一系列高吞吐量解决方案。边缘计算和安全前端协处理器芯片专为典型场景而设计,具有高达13T的OPS效率和灵活的1.6T OPS/3.2T OPS/13T OPS部署,能效比高达4T OPS/W,支持普通USB2.0/USB3.0,支持LPDDR3/LPDDR4。 Autopilot芯片目前提供高达20-100T OPS的吞吐量,并且巨大的执行效率意味着可以在自动驾驶仪情况下接受多摄像机信息并快速消化以获得快速有效的反馈和执行。毕竟,在超速驾驶汽车中,实时响应计算和反馈执行意味着生命安全。

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对于语音识别,这个与我们日常生活相关的场景提供了语音唤醒芯片,命令字识别芯片,语义理解芯片和通用降噪芯片。它们通常具有较长的识别距离(最长5米),响应时间短(最小不到0.1秒),并且多级电源管理功耗极低(最小待机功耗小于50μW,典型功耗)小于1mW),降噪能力突出。特征。它可以灵活地部署在典型的场景中,如智能家居,智能家居电器,智能穿戴,汽车导航等。识别距离超过5米意味着用户将有机会完全摆脱传统的运营模式“谈论遥控器“。实现边缘设备极其高效灵活的语音识别控制。

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边缘语音识别控制相关阵列的探测技术

由于AI芯片核心技术的通用性,开发团队可以针对不同的使用场景快速调整产品特性,从一个产品到新产品,不需要再经历一次。与传统的CPU式架构芯片的长期开发周期相比,开发速度非常快,也体现了从理论到现实的快速产品化的优势。未来的勘探技术有望依赖于一系列专有的NPU专利技术,如存储优先架构,内置高速SRAM和高效的局部推力能力,以创造更多细分产品,改善生活,实现真正智能终端智能终端设备。脑。