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AI邊緣運算關鍵技術與產業前瞻

AI智慧無所不在 智慧終端大舉導入邊緣運算

文‧廖專崇 發布日期:2018/05/14 關鍵字:雲端AI智慧終端神經網路邊緣運算深度學習

在雲端運算成熟之後,大規模、廣泛的運算會留在雲端,小規模、具在地化特性與要求精準的運算將移到邊緣或霧端,2019年全球霧運算市場規模約37億美元,2022年則將進一步成長到182億美元左右。分散式架構概念興起,邊緣運算成為未來幾年發展重點。

AI人工智慧運算技術未來幾年將逐漸從雲端往邊緣發展,應用領域更是無所不包,各式可攜式設備與終端裝置對智慧化功能的需求高漲,不過巨量物聯網將導致數據壅塞,無法全部都透過雲端處理,因而必須仰賴邊緣運算,賦予終端更多運算能力。

邊緣運算可概分為行動邊緣運算(Mobile Edge Computing)及霧運算(Fog Computing)。AI專用硬體/加速器近期如雨後春筍出現,專門用來進行神經網路演算法運算之晶片應運而生,包括AI-Optimized Processor、Deep Learning Processor、AI Accelerator、Neural Processing Unit(NPU)等,AI邊緣運算需要將神經網路模型進行精簡,同時強化運算效率,讓一般企業所訓練出來的模型壓縮至可於行動裝置上使用。

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