202204 文章進(jìn)入202204技術(shù)社區(qū)

如何用無橋圖騰柱功率因數(shù)校正控制器實(shí)現(xiàn)出色的AC-DC功率轉(zhuǎn)換效率

電網(wǎng)提供的電能是交流電，但我們使用的大多數(shù)設(shè)備都需要直流電，這意味著進(jìn)行這種轉(zhuǎn)換的交流/ 直流電源是能源網(wǎng)上最常見的負(fù)載之一。隨著世界關(guān)注能效以保護(hù)環(huán)境并管理運(yùn)營成本，這些電源的高效運(yùn)行變得越來越重要。效率作為輸入功率與供給負(fù)載的功率之間的比率衡量，很容易理解。但是，輸入功率因數(shù)也有很大的影響。功率因數(shù)(PF) 描述了任何交流電設(shè)備（包括電源）消耗的有用（真實(shí)）功率與總（視在）功率(kVA) 之間的比值。PF 衡量消耗的電能轉(zhuǎn)換為有用功輸出的有效性。如果負(fù)載是純阻性負(fù)載，PF 將等于1，但任何負(fù)載內(nèi)的無功
關(guān)鍵字： 202204 MOSFET 無橋圖騰柱功率因數(shù)校正控制器

如何在資源受限的RISC-V內(nèi)核上嵌入人工智能？

人工智能（AI）幾十年來一直是一個(gè)熱門的技術(shù)話題。根據(jù)Statista 和Gartner 的預(yù)測，人工智能的收入將在未來4 年內(nèi)增長4 倍，在2024 年后將超過1 000 億美元（1 美元約為人民幣6.4 元）。傳統(tǒng)上，復(fù)雜的人工智能計(jì)算在云端數(shù)據(jù)中心運(yùn)行。在GPU 加速器和專門的系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）的幫助下，在臺(tái)式機(jī)上實(shí)現(xiàn)人工智能模型，可以減少云端訪問的要求。但在過去的幾年里，一個(gè)重要的轉(zhuǎn)變是AI 處理從云端轉(zhuǎn)到設(shè)備級(jí)。這主要?dú)w功于嵌入式設(shè)備/SoC 的性能不斷提高和安全考慮。這種轉(zhuǎn)變催生了嵌入式人工
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優(yōu)化邊緣節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)，加速人工智能應(yīng)用落地

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IoT) 正在醞釀廣泛的轉(zhuǎn)變，這種轉(zhuǎn)變不僅將使互聯(lián)機(jī)器間的相互檢測成為一種競爭優(yōu)勢，還將使其成為必不可少的基本服務(wù)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)以邊緣節(jié)點(diǎn)為起始點(diǎn)，后者是檢測和測量的目標(biāo)切入點(diǎn)。這是物理世界與計(jì)算數(shù)據(jù)分析進(jìn)行交互的接口所在?；ヂ?lián)的工業(yè)機(jī)器可檢測大量的信息，進(jìn)而用于制定關(guān)鍵決策。這種邊緣傳感器可能遠(yuǎn)離存儲(chǔ)歷史分析的云服務(wù)器。它必須通過將邊緣數(shù)據(jù)聚合到互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)關(guān)進(jìn)行連接。理想情況下，邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)具有很小的規(guī)格尺寸，可在空間受限的環(huán)境中輕松進(jìn)行部署。解決邊緣節(jié)點(diǎn)的檢測、測量、解讀與連接挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)可以
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邊緣AI和機(jī)器學(xué)習(xí)將被廣泛應(yīng)用于工業(yè)和家庭

各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和日常生活中的新場景已經(jīng)對(duì)邊緣上的人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)、先進(jìn)數(shù)據(jù)處理、音頻、視覺等產(chǎn)生了需求。邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）計(jì)算支持廣泛的、智能化的工業(yè)和家庭應(yīng)用，包括用于異常檢測的傳感器數(shù)據(jù)處理、預(yù)測性維護(hù)、用于改進(jìn)玻璃破碎檢測的音頻模式識(shí)別、簡單命令詞識(shí)別以及視覺應(yīng)用，如使用低分辨率攝像頭進(jìn)行在場檢測或人數(shù)統(tǒng)計(jì)。現(xiàn)在的產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員已看到了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的巨大潛力，可以為家庭安全系統(tǒng)、可穿戴醫(yī)療監(jiān)測器、商業(yè)設(shè)施和工業(yè)設(shè)備監(jiān)控傳感器等邊緣應(yīng)用帶來更多的智能化。所以SiliconLabs
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多處理引擎的異構(gòu)系統(tǒng)引領(lǐng)邊緣AI高效部署

在過去的兩年里，邊緣人工智能（Edge AI）實(shí)現(xiàn)了加速發(fā)展，這主要得益于小型化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的進(jìn)步，從而可以在微控制器級(jí)（MCU）的器件上實(shí)現(xiàn)高精度。這增加了邊緣AI 應(yīng)用和設(shè)備的數(shù)量，這些應(yīng)用和設(shè)備可以通過這項(xiàng)技術(shù)以較低的成本實(shí)現(xiàn)。這方面的一個(gè)示例就是關(guān)鍵字識(shí)別，它已經(jīng)成為智能家居設(shè)備交互的標(biāo)準(zhǔn)方式。邊緣AI 可以體現(xiàn)為多種形態(tài)，從非常小型的、低功耗的推理引擎，到高功耗的、具有特定功能的、與基站或智慧城市視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)源同處一方的大型方案。在這些更大型的裝置中，異構(gòu)架構(gòu)（即針對(duì)特定任務(wù)的專業(yè)加速器）正在
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以全面解決方案，助力客戶開發(fā)集成邊緣人工智能方案

根據(jù)算力的需求，人工智能（AI）技術(shù)主要分為云端AI 處理和端側(cè)的AI 處理。在集中式人工智能解決方案中，嵌入式設(shè)備（智能音箱、可穿戴設(shè)備等）通常依賴云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)人工智能能力。而在邊緣AI 解決方案中，嵌入式設(shè)備本身即可在本地運(yùn)行人工智能算法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)環(huán)境感知、人機(jī)交互、決策控制等功能。由于數(shù)據(jù)傳輸延遲等因素的限制，基于云的解決方案可能無法滿足部分用戶對(duì)數(shù)據(jù)安全性、系統(tǒng)響應(yīng)能力、私密性、以及本地節(jié)點(diǎn)功耗的需求。越來越多在服務(wù)器端的AI 計(jì)算功能，必然向終端系統(tǒng)下沉，使得終端系統(tǒng)更加智能化。將推理過程移到深
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邊緣AI的五大發(fā)展方向

1? ?推動(dòng)邊緣AI發(fā)展的兩大方面從需求方面看，因?yàn)樗懔σ蟾撸畛醯腁I 都從云端智能開始，數(shù)據(jù)必須上傳到云端處理，而隨后的發(fā)展過程中產(chǎn)生了對(duì)于用戶體驗(yàn)和數(shù)據(jù)隱私方面的問題。邊緣AI 能夠大大減小延時(shí)問題，并且對(duì)于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的要求較為寬松，極大地提升了用戶體驗(yàn)。同時(shí)邊緣AI在處理數(shù)據(jù)過程中不必上傳至云端，能夠很好地保障數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)安全，還能避免系統(tǒng)受到惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊。從技術(shù)發(fā)展方面來看，芯片和軟件技術(shù)的迭代在一定程度上也推動(dòng)了邊緣AI 的發(fā)展。過去芯片的算力無法滿足邊緣AI 應(yīng)用，同時(shí)
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“雙輪驅(qū)動(dòng)”戰(zhàn)略應(yīng)對(duì)中國市場廣泛復(fù)雜的AI需求

產(chǎn)業(yè)融合的背后是需求的發(fā)展，CPU（中央處理器）通用計(jì)算發(fā)展了幾十年，如今伴隨著人工智能（AI）的需求，NPU（嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）成為了下一代智能計(jì)算的核心，在處理新類型數(shù)據(jù)流方面效率遠(yuǎn)高于CPU 和GPU（圖形處理器）的處理器，并且獨(dú)立出來與CPU 做更多配合。同時(shí)我們也看到元宇宙等新興場景對(duì)AI的新需求，AI 本身作為一項(xiàng)新興技術(shù)，必將對(duì)我們生活的方方面面帶來深遠(yuǎn)影響。目前AI 還處于很早期階段，在不同領(lǐng)域采集數(shù)據(jù)不同，算法不同，部署需求也各不相同。當(dāng)AI 滲透率到一定階段以后，將會(huì)有AI 融合
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多視角看未來邊緣智能的發(fā)展

1? ?多因素推動(dòng)邊緣智能飛速發(fā)展邊緣智能的飛速發(fā)展首先是得益于近兩年人工智能（AI）技術(shù)的快速落地，各個(gè)行業(yè)在這個(gè)過程中可以感受到AI 對(duì)于產(chǎn)業(yè)變革的巨大能量。這是一個(gè)關(guān)鍵原因：AI 技術(shù)在應(yīng)用中展現(xiàn)出來的巨大價(jià)值，從而推動(dòng)了邊緣智能的發(fā)展。第二個(gè)原因是由于邊緣AI 的自身特性。早期的一些AI 技術(shù)應(yīng)用都是部署在云端或數(shù)據(jù)中心里，例如以圖搜圖。最近幾年，人工智能在工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療健康、智慧城市和物流等行業(yè)都得到了不少應(yīng)用。很多企業(yè)由于習(xí)慣會(huì)考慮將應(yīng)用算力部署在云端或數(shù)據(jù)中心里。但以工業(yè)
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聞達(dá)精芯之安，泰然創(chuàng)新于世

安世半導(dǎo)體（Nexperia）是全球半導(dǎo)體行業(yè)公認(rèn)的基礎(chǔ)半導(dǎo)體器件生產(chǎn)專家，持續(xù)穩(wěn)定地大批量生產(chǎn)超越業(yè)界質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的高效產(chǎn)品。
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