Edge AI steigern: Beispiellose Performance und Energieeffizienz freisetzen

Die Evolution der Technologie ist eine bekannte Geschichte, und künstliche Intelligenz bildet keine Ausnahme. Jede neue Generation von KI-Chips fügt mehr MACs, tiefere Quantisierung und zusätzliche Features hinzu – alles im Streben nach höheren TOPS/Watt. Doch mit wachsender Nutzer-Expertise verschiebt sich die Nachfrage von bloßer Usability hin zu unübertroffener algorithmischer Flexibilität, maximalem Durchsatz und minimalem Stromverbrauch.

Über die CEVA NeuPro Plattform haben wir erfolgreich Edge-AI-Lösungen in diversen Märkten eingeführt. Heutige Nutzer wollen mehr als inkrementelle Upgrades; sie fordern revolutionäre Verbesserungen, die es ihnen ermöglichen, den State-of-the-Art um eine Größenordnung zu übertreffen.

Real-World Impact messen

Während TOPS/Watt ein praktischer Benchmark ist, greift er in realen Anwendungen zu kurz. Für visuelle Inferenz ist Frames per Second per Watt (FPS/W) weit aussagekräftiger. In der Automobil-Sicherheit muss eine Perception Engine beispielsweise mindestens 100 FPS mit minimalstem Stromverbrauch verarbeiten, da Verzögerungen den Unterschied zwischen sicherem Stopp und Unfall bedeuten. Solche Performance erfordert weit höhere FPS/W als konventionelle Metriken suggerieren.

Die Marktchance ist klar. Automotive und Telekommunikation werden den größten Anteil am Edge-AI-Wachstum treiben, mit intelligenter Bildverarbeitung, die bereits Automotive dominiert, und dem „Many-Camera“-Trend, der Smartphones umgestaltet. Moderne Smartphone-Kameras ersetzen legacy Algorithmen durch neuronale Netze für Denoising, Stabilisierung und Super-Resolution, alles bei 60 fps in engen Energiebudgets.

Was ein großer Fortschritt erfordert

Während Analog AI und Spiking Neural Networks faszinierende Möglichkeiten bieten, brauchen Produktentwickler weiterhin skalierbare Lösungen, die heute Volumen liefern können. Das lässt einen Schatz an algorithmischem Potenzial: umfangreiche Quantisierungsoptionen, Winograd-Support, Sparsity-Optimierungen, diverse Datentypen über variable Bitbreiten, parallele Vektorverarbeitung, Datenkompression, Matrixdekomposition und Support für Next-Gen-Architekturen wie Transformer und 3D-Convolutions. Diese Fähigkeiten können bis zu 50:1 Beschleunigung gegenüber Referenznetzen liefern.

Call to Action

Erfahrene KI-Entwickler wissen genau, was sie zum Bauen brauchen. Was sie benötigen, ist eine Plattform, die alle Neural-Network-Komponenten und Optimierungen bereitstellt, denen sie vertrauen, um die optimale Lösung für ihr Produkt zu gestalten.

Das ist mehr als eine Wunschliste; es ist ein Roadmap für den Durchbruch in Performance, Durchsatz und Low Power, den fortschrittliches Edge AI verlangt. Hersteller können sich nicht mehr mit inkrementellen Gewinnen zufriedengeben – sie erwarten Plattformen, die ihrem tiefen Verständnis von KI-Möglichkeiten entsprechen.

Mehr über CEVAs Arbeit im Edge AI erfahren Sie hier.

Roni Sadeh hat über 20 Jahre Erfahrung in Prozessor- und Accelerator-Design, fokussiert auf KI-bezogene Software- und Hardware-Lösungen für Audio, Speech und Computer Vision. Er entwickelt die nächste Generation von KI-Acceleratoren, skalierbar auf hunderte TOPs.

Roni hält einen B.Sc. in Aeronautical Engineering von der Technion University.