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邊緣運算興起 IC業者方案出籠 分散式訓練架構為深度學習新契機

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DIGITIMES Research觀察2017年深度學習(Deep learning)用途處理器(Processor)、加速器(Accelerator)於終端裝置發展,為解決深度學習於雲端應用的隱私與機敏資料疑慮、降低企業為配合雲端調整內部IT架構所付出的成本,以及面臨國家及地方網路基礎建設不足或不均衡、頻寬限制與網路延遲等挑戰,相關業者尋求在終端裝置上突破限制,以發展如電腦視覺(Computer Vision;CV)、自駕車等智慧應用,使終端裝置邊緣運算(On-device edge computing)熱潮興起。

內文目錄

  • 網路延遲與資料隱私成邊緣運算興起主因
  • 嵌入式晶片遍地開花 深度學習推論任務向邊緣推進
  • AI任務獨立運算成手機AP趨勢 電腦視覺為競逐重點
  • IP業者不落人後 支援類神經網路運算16nm產品到齊
  • Google試推分散式訓練 邊緣運算貢獻可望再提升
  • 結語

圖表目錄

  • 雲端運算於部分應用場景遭遇五類限制
  • 嵌入式推論晶片商機蓬勃 吸引眾多廠商投入
  • 智慧型手機AI任務獨立運算成趨勢 業者晶片方案各有千秋
  • 英特爾/Movidius與NVIDIA電腦視覺運算產品主要特色
  • 搭載Myriad 2 電腦視覺助Google Clips學習拍照最佳時機
  • 基於DSP 16nm智慧邊緣運算加速處理器 四大IP業者方案到齊
  • 7 個圖表

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