上周，Synaptics发布了Katana Edge AI平台的新闻，是AI的高级SOC和软件优化器的组合。这个消息虽然令人兴奋，但又是2020年释放低功耗处理系统的公司名单的另一个。每个的目标：将AI带到边缘。
我们将着眼于今年一些更著名的游戏，看看它们的表现如何以及行业的发展方向。
Synaptics'katana Edge AI
我们将要查看的最新产品是Synaptics的《Katana Edge》AI平台。Synaptics声称，在设计这个平台时，它旨在满足行业对电池供电的人工智能设备(如便携式扬声器等)日益增长的需求。
Katana是专为“人或物体识别和计数，视觉，声音或声音检测，资产或库存跟踪和环境传感”而设计的。图片(修改)由Synaptics提供
武士刀结合了两种技术:低功耗SoC和节能AI优化软件。SoC是一个多核处理器体系结构，由专有的神经网络加速器、领域特定的处理核心和其他功能(如片内存储器)组成。另一方面，据Synaptics称，该软件利用了Eta计算公司的TENSAI Flow，引入了具有性能和功率优化库的人工智能编译器。
虽然这是最近的新闻，但还没有发布关于该系统性能的硬性规范。
Maxim集成的NN Accelerator芯片
今年早些时候雷竞技注册所有关于电路都有特权与Maxim集成的代表交谈关于一款新产品MAX78000一种神经网络加速器芯片，旨在让电池供电的物联网设备实现人工智能。
重要功能块概述。图片由Maxim Integrated提供
新的MAX78000芯片包含两个低功耗核心，Arm Cortex-M4核心或RISC-V核心。它还包括一个基于处理器的微控制器和一个卷积神经网络加速器。一些值得注意的规格包括在MNIST上400倍的延迟改进和在运行MNIST时削减1100时间的能源消耗。
与低功耗Cortex M4F相比，该设备在关键字定位时的能耗降低了600倍，在关键字定位上提高了200倍。Maxim的工作人员热情地表示，这是公司在很长一段时间内发布的最大的专注于人工智能的创新之一。
Mythic的AI模拟矩阵处理器
关于电路的编辑团队也是关于电路的雷竞技注册最近采访了Mythic首席执行官Mike Henry，探讨了该公司开发低功耗人工智能的独特方法。
神话今年早些时候震撼了这个行业M1108，业界首款AI模拟矩阵处理器(AMP)。该系统的工作原理是将真正的模拟内存计算与高内存密度的闪存相结合，提供8位的片上存储器。
Mythic的AMP是一个由112个“贴图”组成的数据流架构。每个贴片包含一个模拟计算引擎、一个数字SIMD矢量引擎、一个32位RISC-V纳米处理器、一个NoC路由器和一个本地SRAM。不需要外部DRAM。
nvidia xavier与agx mythic m1108。图像使用的是神话礼貌
规格显示，这款设备与gpu是完全一致的。在运行ResNet-50的最高帧率时，M1108显示的峰值是35个TOPS, 870帧/秒，功耗只有4 W。与NVIDIA的Xavier AGX相比，M1108表现出更好的性能、更少的功耗、更小的面积和更便宜的价格。
边缘花费的年份
越来越多的便携式需求，AI供电的设备在2020年将该行业放入超速度，设计和释放下一个最佳低功耗处理单元。谁会以为我们在2020年有模拟AI？
虽然这篇文章只强调了人工智能创新中的三种，但设计师们都在想方设法平衡这些新设备的处理能力、内存容量和大小。
读读2020年更尖端的人工智能创新
数十家公司（包括初创公司）在边缘的AI处理中归零。这只是2020年的少数你可能错过了。
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你今年在任何Edge Ai设计上工作过吗？你克服了什么障碍？在下面的评论中分享您的想法。
