最美的时光|《人工智能的边缘部署》讲座回顾( 二 )
它的市场是巨大的 。 研究表明 ， 到2025年边缘AI芯片的市场将达到565亿美金 ， 未来这个市场将是今天数据中心 。
而他的应用场景已经存在于不同的产业中了 ， 在其算力的推动下 ， 他将带来更好的服务 ， 更高的安全性 ， 可靠性以及这些产业里的工作效率 。 现在很多应用都是因为边缘计算而大大增强了他们的优势 。 例如 ， 在智慧城市中分析交通和停车还有LPR……
Sakya Dasgupta博士提出 ， 在探讨边缘计算设备效率的同时 ， 还有两个非常基本的要求 ， 第一个：低成本 。 第二个是数据隐私的问题 。
那如果想提高边缘智能的效率 ， 同时又兼顾灵活性 ， 这两者可能同时存在吗？我们可以考虑的解决方案之一是 ， 设计一套协同设计的模型 ， 我们称之为全自动AI软硬件代码协调设计系统 。
不论是从可扩展性还是从成本的角度来看 ， 边缘智能确实是将深度学习和AI的力量带给所有设备的唯一途径 。 但是现在 ， 如果我们要将机器学习和AI带到这些设备中 ， 我们仍然还有进一步的挑战 。 这个挑战不仅仅是那些严格的硬软件的要求 ， 现在深度学习所需的计算挑战 ， 也是我们必须承受的 。
*本部分内容由新加坡创新机构授权 ， 创士锋团队进行录播、翻译及配音 ， 以适应更多国内听众的需求 。
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