嵌入式系统涉及的AI加速种类

AI 商业化面临的最大挑战之一是其集成一组数据结构并实现特定模块的训练和推理所需的计算速度。因此，AI 加速的主要目的是提高实际应用中的计算速度和频率，并减小模块和数据结构的大小。

然而， 集成 AI 的 嵌入式软件开发涉及两种不同的方法。它们是

为嵌入式架构选择合适的硬件来加速人工智能和

开发适合模型的设计，从而降低计算速度。

在当今的场景中，大多数公司在云端同时使用这些方法来提供尽可能高的干扰。

因此，在计算机程序吧公众号中，我们将研究嵌入式系统中涉及的两种不同类型的 AI 加速，以及它们如何融入嵌入式应用程序。

AI加速的类型：

AI 加速有两种类型：硬件加速和软件加速。硬件加速被认为是主要加速，因为它涉及在合理的计算时间内计算问题的解决方案。然而，近年来，神经网络也受到广泛关注，使得软件加速变得很普遍。

硬件加速：

硬件加速涉及的类型：

选择处理器

并行化

使用外部 GPU

在ASIC中添加AI加速器

FPGA 的实现

在硬件上实现AI加速的方法有很多种。但是，当时在硬件上实现AI加速是不可能的，每个过程都是在嵌入式软件上进行的。因此，AI加速的唯一方法是开发人员过去将大量计算资源投入到AI问题上，并让其自行优化。

当今世界，有许多类型的 AI 加速器直接实现在硬件中。其中最受欢迎的是 AI 加速器 ASIC、FPGA 等等。

软件加速：

软件加速涉及的类型有

修剪

消除稀疏性

量化

预处理

优化工作流程

并行化

量化：

量化是一种软件加速，其中涉及大量数学技术将大量数据输入转换为较小的输出集。

修剪：

另一种软件加速是剪枝，其主要目的是通过删除一些层或神经元来减小模型大小。因此，通过剪枝进行的 AI 加速是通过消除不太重要的神经网络权重来进行的。

所以，最不重要的神经元指的是阈值较低的粒子。因此，通过降低模型大小，可以减少干扰期间的计算操作。还要注意的是，修剪也可以通过动态调整层数和神经元数量来减少迭代次数。

稀疏性消除：

稀疏消除是另一种软件加速，其中元素被删除，这些元素是零值，不会为模型的准确性提供质量输入。因此，这个简单的逻辑检查允许您检查存储在寄存器中的值。因此，删除零值元素可减少总体内存和处理要求。

因此，为了实现高效的加速，应同时考虑硬件和软件。因此，当您需要使用 AI 加速方法重新设计嵌入式系统时，计算机程序吧 可提供标准嵌入式软件开发服务。

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