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    行業資訊

    釋放未開發的記憶智能潛力

    在過去的幾十年里,創新的內存架構塑造了各種物理設備的內存設計。這種變化還在繼續,并且從人工智能、物聯網和機器人技術的角度來看尤其有趣。

    記憶智能

    多年來,系統開發取得了長足的進步。這個過程在計算機被設計時就開始了。在系統中,關鍵組件是處理器和內存。當這兩者都有效時,您將獲得更多的處理能力和更好的內存帶寬。在處理方面已經發生了很多事情,中央處理單元 (CPU) 演變為圖形處理單元 (GPU),然后又過渡到神經處理單元 (NPU)。

    隨著 NPU 的引入以實現更快的人工智能 (AI) 處理,這已在手機中生效。那里似乎已經達到了最大限制?,F在的重點正在轉向加強記憶效率。這就是 3D SRAM 和堆棧 DSRAM 的用武之地?!叭绻悄艽鎯ζ髟谖磥黹_始出現,我不會感到驚訝。我們還沒有達到那個地步,但我們已經到了一個階段,我們正在考慮在軟件中進行流水線設計,”Shunyaos 創始人 Nikhil Bhaskaran 說。

    神經網絡

    神經網絡在開發智能內存以實現更快的數據計算和效率方面無疑是有希望的。龐大的數據集需要頻繁的內存訪問。在當今的內存系統中這樣做會導致效率低下,從而導致速度損失。為了克服這個問題,邊緣人工智能提供了一種可行的解決方案,可以快速獲得輸出?!斑@與測試系統的極限有關,但那是事情開始解決的時候,”Nikhil 說。

    未來是關于人工智能完全發生在處理器和內存都需要高效的邊緣?!八麄兙拖穹蚱抟粯?。不能走得太快,否則婚姻會破裂。一切都必須同時發生,”Nikhil 解釋道。

    卷積神經網絡 (CNN) 通過乘法累加 (MAC) 操作(即將兩個值相乘并將結果存儲在累加器中)進行大量處理。這里的值必須在執行下一個操作時保持一段時間。但是,如果交付和接收該價值所花費的時間超過其處理速度,那么就會出現問題。一種解決方案是使內存更靠近系統,以便通過接口管道提高帶寬速度。隨著我們越來越多地轉向邊緣計算,這是非常必要的。

    物聯網視角下的內存

    物聯網通常涉及通信、處理和存儲數據。雖然微控制器可以有效地處理嵌入式系統,但它們無法處理與云通信所需的高速數據控制、傳輸和存儲。因此,物聯網需要加強內存架構。Arihant 物聯網和數字業務負責人 Dharmendra Kumar 表示:“嵌入式系統需要在尺寸、數據和功率方面具有較低的限制?!?/p>

    他強烈建議設計工程師采用 EMC 和通用閃存 (UFS) 等存儲器,這些存儲器同時具有微控制器和智能功能?!皬奈锫摼W的角度來看,內存不僅需要軟件,還需要硬件,”他強調說。

    近年來,手機已成為實現物聯網設備無縫運行的強大工具。因此,如果需要簡單的操作,例如打開/關閉 IoT 設備,則相關數據可以存儲在設備本身而無需內存。但如果需要執行數據智能和傳感器數據采集等復雜過程,則需要內存。

    同時,有些情況也需要考慮網絡。以窄帶物聯網 ( NB-IoT )為例。它是 GSM 技術的一部分,其中數據處于恒定運動狀態。那么為什么不消除對外部存儲器的需求,而只需將存儲器放置在 NB-IoT 模塊內呢?為此,可以通過主機微控制器的概念連接 GSM 平臺和嵌入式系統。在嵌入式系統中,多少數據適合從硬件傳輸到軟件也需要仔細考慮。

    移動機器人內存

    機器人的效率決定了工作輸出的質量,對此應該有智能的處理和控制。為了實現這一點,內存管理和組織很重要。操作系統和嵌入式軟件之間的通信接口需要兩個或多個不同平臺之間的有效同步。

    在一個行業中,通常有多個工作站,每個工作站都有不同的需求。例如,一個工作站需要從商店獲取材料,另一個需要將成品運輸到倉庫,等等。在這里,用于執行此類任務的工業移動機器人應該能夠有效地從一個工作站到另一個工作站。

    由于在這種情況下很難預測呼叫的性質和應用,因此應根據風險和緊急程度進行優先排序,這需要機器人的智能。如果任務具有高風險或高緊迫性,則應優先考慮。

    這種優先級的分配類似于神經網絡系統的權重。這里以呼叫請求的形式分配權重。除此之外,單板計算機可以用于隊列機制,可以存在堆棧來執行內存組織和調用請求管理。還應該有一個移動機器人定位部分來實現機器人運動的運動。

    “定位意味著機器人應該有一條暢通無阻的移動路徑。機器人狀況對于檢查磨損機制和對齊問題也很重要。一切都使用慣性測量和位置傳感器進行監控。從這些傳感器中,我們可以實現傳感器融合算法?;诖怂惴?,呼叫管理和內存組織的優先級有助于提高機器人的智能和效率,也可以將其視為具有手推車式物料運輸系統的智能移動機器人,”Embedded 的自由顧問 Vishnu Kumar 說。系統和移動機器人。

    所有這些都決定了機器人如何在特定環境中自主工作。

    隨著處理速度的要求日益提高,從處理器和其他外圍設備訪問內存至關重要。同時,為了高效的電源管理和消耗,某些算法應該被即興發揮。普通電池電量足以滿足當今機器人的需求,但未來將需要大量電機和多個動力處理設備。因此,還應該考慮電源管理。功率器件的尺寸和重量也相當重要。

    邊緣設備設計與制造

    印度政府正在采取許多舉措來促進其“印度制造”計劃下的制造業。但專注于嵌入式系統或模塊的挑戰在于,印度對內存生產和制造生態系統的支持不足。這些都需要開發。

    Dharmendra 告知,在其他一些國家/地區,正在進行涉及納米管 RAM (NRAM) 的研究。因此,印度也應該采用 NRAM 并采用這種技術。

    已經開發了 ReRAM 和 NRAM 等技術,但印度在這些方面落后。國內有發展平臺,應該好好利用?!半m然我們正在做出一些努力,但我們需要生態系統。政府正在采取很多舉措,但即使是設計,他們也需要支持生態系統,”他說。

    同樣,Nikhil 認為應該更多地強調設計而不是制造。正如中國擅長制造,印度擅長設計?!叭绻覀儽仨毘蔀轭I導者,那么我們必須對最新技術進行大眾教育,而不是掌握它們。這就是印度成為設計領導者所需要的一切,”他說。他認為,要實現我們的制造愿望,我們應該從中國制造業中汲取靈感,同時在我們的優勢,即設計方面保持務實。

    進一步的見解

    下一個創新層次將是量子計算。由于量子是多維的,因此需要一個能夠進行所有管理的智能芯片。

    關于在給定設備中增加 RAM 容量的可能性,ReRAM 的出現可以幫助增加它,特別是對于空間受限的區域和數據速率非常高的區域。

    總之,邊緣人工智能在增強內存設計以開發強大的嵌入式系統方面發揮著至關重要的作用。在物聯網領域,應該有一個強大的數據通信,配備可靠的數據存儲和隱私機制。對于移動機器人,定義明確的內存組織決定了機器人系統的智能,從而確定任務的優先級。有了這些,接下來的時間肯定會非常令人興奮,因為它將為下一代先進的駕駛輔助系統、人工智能和無記憶生態系統帶來新的機會。

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