隨著人工智能成為智能終端的核心組成部分，我們對(duì)計(jì)算性能的理解也需要與時(shí)俱進(jìn)。對(duì)于許多工程師和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)而言，關(guān)注點(diǎn)仍停留在一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)上：TOPS（每秒萬億次運(yùn)算）。但在實(shí)際應(yīng)用中，在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)AI遠(yuǎn)不止于單純的算力 —— 而是要在嚴(yán)格的系統(tǒng)約束下，實(shí)現(xiàn)快速、可靠且高效的智能表現(xiàn)。
為什么10 TOPS的AI芯片，連人臉識(shí)別都跑不流暢？
盡管 TOPS 能從理論上衡量芯片的 AI 性能，但它無法反映部署過程中真正重要的因素。一款 10 TOPS 的處理器在紙面上或許令人印象深刻，但如果模型超出了可用內(nèi)存，或者硬件不支持必要的網(wǎng)絡(luò)層或量化格式，那么在實(shí)際應(yīng)用中，它無法發(fā)揮出全部的性能。
實(shí)際上，開發(fā)者經(jīng)常會(huì)因?yàn)閮?nèi)存帶寬、軟件兼容性或芯片溫度過高導(dǎo)致的降頻問題使開發(fā)陷入瓶頸。對(duì)于攝像頭、機(jī)器人等AI設(shè)備而言，真正重要的是在實(shí)際環(huán)境中運(yùn)行模型的表現(xiàn)：是否具備穩(wěn)定的幀率、低延遲和最低功耗。
低延遲和高吞吐量，誰更重要？
邊緣AI與云端最大的不同在于云端追求“批量處理效率”，而邊緣需要“單次響應(yīng)速度”。降低延遲需要優(yōu)化模型、減少預(yù)處理，并使用專為低延遲推理設(shè)計(jì)的硬件加速器（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器 NPU）。
邊緣 AI 應(yīng)用需要的是快速響應(yīng)和高性能計(jì)算的結(jié)合。從輔助駕駛、實(shí)時(shí)翻譯到智能制造業(yè)和醫(yī)學(xué)影像，這些場景都依賴快速高效的處理能力，才能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)且及時(shí)的決策。無論是要讓機(jī)器人反應(yīng)靈敏，還是要進(jìn)行高精度分析，各行業(yè)對(duì)可擴(kuò)展的邊緣 AI 計(jì)算的需求都在迅速增長。
為滿足這些多樣化需求，芯訊通（SIMCom）的AI算力模組產(chǎn)品提供了從 1 至 48 TOPS 的多樣化選擇，讓開發(fā)者能夠?yàn)檫吘墏?cè)的各類實(shí)際場景定制解決方案。
精度越高，AI效果越好？
當(dāng)云端訓(xùn)練的模型帶著FP32高精度來到邊緣設(shè)備，等待它的往往是“水土不服”——飆升幾倍的功耗，慢如蝸牛的響應(yīng)。
云端訓(xùn)練的 AI 模型通常采用高精度格式，雖能保證較高準(zhǔn)確性，但會(huì)消耗更多電量和內(nèi)存。對(duì)于邊緣設(shè)備而言，量化（將模型轉(zhuǎn)換為 INT16 或 INT8 等低精度格式）是一種廣泛使用的簡化技術(shù)。
然而，量化并非毫無風(fēng)險(xiǎn)。量化不當(dāng)?shù)哪Ｐ涂赡軙?huì)損失精度，尤其是在視覺復(fù)雜場景或光照條件多變的環(huán)境中。開發(fā)者應(yīng)使用量化感知訓(xùn)練或訓(xùn)練后校準(zhǔn)工具，確保精度下降不會(huì)對(duì)性能造成顯著影響。選擇支持混合精度計(jì)算的芯訊通AI算力模組，也能為平衡速度與精度提供靈活性。
硬件夠強(qiáng)就行，軟件不重要？
硬件只是成功的一半。如果沒有強(qiáng)大的軟件棧，即便是性能出色的AI芯片也可能成為研發(fā)障礙。開發(fā)者在模型轉(zhuǎn)換、推理優(yōu)化或系統(tǒng)集成過程中，時(shí)常會(huì)遇到各種問題。
因此，選擇具備成熟軟件開發(fā)工具包（SDK）、工具鏈和框架支持的 AI 模組十分重要。無論使用 TensorFlow Lite、ONNX 還是 PyTorch Mobile，都必須支持流暢的模型轉(zhuǎn)換、量化和運(yùn)行時(shí)推理。芯訊通AI算力模組提供調(diào)試工具、性能分析工具和示例代碼，這些都能加速開發(fā)進(jìn)程并降低部署風(fēng)險(xiǎn)。
借助芯訊通（SIMCom）的AI算力模組，不僅能打造具備AI算力的產(chǎn)品，更能讓其具備實(shí)用性、可靠性，適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用需求。
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備注【AI算力模組】
