边缘AI驱动嵌入式开发的转变将影响未来计算

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嵌入式领域正经历一场深刻的变革。连接设备正逐渐演变为可根据所收集的数据自行做出决策的系统。相较于在物联网网关或云端进行数据处理而言，在更接近采集源之处完成数据处理的方式，将有望加快决策速度、减少延迟、解决数据隐私问题、降低成本并提高能效。

www.eet-china.com/, Jan. 02, 2024 – 

本文作者：Arm 高级副总裁兼物联网事业部总经理 Paul Williamson

当前，开发者正在利用安全且性能增强的技术实现小型低功耗嵌入式系统的开发，赋能过往无法想象的语音、视觉和振动等 AI 应用，而这些应用正在改变着世界。

嵌入式领域正经历一场深刻的变革。连接设备正逐渐演变为可根据所收集的数据自行做出决策的系统。相较于在物联网网关或云端进行数据处理而言，在更接近采集源之处完成数据处理的方式，将有望加快决策速度、减少延迟、解决数据隐私问题、降低成本并提高能效。

很多应用领域都在推升边缘计算在性能和功能方面的需求，诸如工业自动化、机器人、智慧城市和家居自动化等。在过去，这类系统中的传感器要简单得多且互不相连，然而，现在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 提升了本地智能化水平，在端侧即可完成决策的制定，这在过去使用的简单控制算法是无法实现的。

AI 时代通用处理器的演进

多年以前，开发者专注于把逻辑和控制算法作为软件开发的核心，然而，随着数字信号处理 (DSP) 算法的出现，为诸多功能增强的语音、视觉和音频应用提供了支持。

这种应用开发的转变进入到了全新时代，且正在影响计算架构的设计。我们现已发展到以推理作为算法开发的主要核心，这一阶段带来了对计算性能、能效、延迟、实时处理和可扩展性等方面新的或更高的要求。

行业的需求不仅在新处理器加速器方面，也包括通用处理能力的提升，以便能为开发者提供必要的平衡，并支持直播视频中的特征检查或人物检测等应用。

几年前，开发者在创建噪声消除应用时还只能依赖基于频率的滤波器。而如今，开发者可以通过将滤波与 ML/AI 模型和推理相结合来提高应用的性能和功能。为了使这些开发任务更加高效，并尽可能无缝地为用户服务，对处理器和工具的需求也与日俱增。

促进边缘侧和端侧设备的智能化

这项演进与革新是由 ML 所驱动，但同时也面临着诸多技术的挑战。经过多年的尝试，试图打造一套普适于物联网及嵌入式设备的开发方法，已促使着行业转变物联网开发的方式，以释放规模化扩展的无限可能性。

当前，开发者正在利用安全且性能增强的技术实现小型低功耗嵌入式系统的开发，赋能过往无法想象的语音、视觉和振动等应用，而这些应用正在改变着世界。各种版本的编程语言和 Transformer 模型将很快在具有全新计算功能的物联网边缘设备中占据一席之地。这无疑为开发者带来梦寐以求的更多可能性。

在开发演进与革新的过程中，为了满足开发者对硬件的需求，几年前 Arm 在 Armv8.1-M 架构中引入了Arm® Helium™ 矢量处理技术。Helium 为小型低功耗嵌入式设备的 ML 和 DSP 应用带来了显著的性能提升。此外，它还提供单指令多数据 (SIMD) 功能，由此将 Arm Cortex®-M 设备的性能提升到全新水平，并支持预测性维护和环境监控等应用。

Helium 提高了 DSP 和 ML 性能，加快了信号调节（例如滤波、噪声消除和回声消除）和特征提取（音频或像素数据）的速度，继而能将之传输到采用神经网络处理器的分类中。

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