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邊緣運算應用多元 異質化平台讓系統效能最佳化
[SmartAuto 王明德 報導]   2018年11月07日 星期三 瀏覽人次: [650]

AIoT的應用多元,所用的演算法、神經網路也不相同,而且廠商上每一類型處理器各有其特長與侷限,必須互相搭配使用,在此狀況下,異質化平台成為AIoT的種要設計。

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要讓異質化平台的效能浮現,在軟硬兩端都必須有足夠技術,在硬體方面,業者指出,神經網路大約有5~6種分類,這些分類又有不同變形,這些分類已可覆蓋目前絕大多數應用,而神經網路每一種拓樸類型不同,各有適合的加速器,選擇到正確的加速器,就可組合出最佳化架構。軟體方面則是演算法,AI最重要的是數據的運算處理分配與效能,透過精密的運算,可解決系統的運算瓶頸,讓效能順利浮現。

要讓異質性平台符合使用者所需,必須對處理器技術與應用領域兩端都有足夠的專業掌握,以凌華來說,由於有完整的處理器產品技術,因此在平台初期,即可了解各處理器在導入運作時會產生的狀況,透過此經驗就可找出最適合的處理器類型。至於軟體方面,學術單位目前仍是演算法的主要機構,因此目前前業主多與學術機構,解決相關問題,為使用者提供完善的AIoT系統。

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