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深井中的深度學(xué)習(xí)：MCU+AI，讓“不可能”的田園機(jī)井智能抄表成為可能！

一種基于MCU的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型靈活更新方案之先行篇

當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)端側(cè)開(kāi)始擁抱AI，什么樣的MCU才能堪重任？

用STM32Cube.AI 部署ONNX 模型實(shí)操示例：風(fēng)扇堵塞檢測(cè)

6G作為下一代移動(dòng)通信技術(shù)，正在成為全球范圍內(nèi)通信行業(yè)的重要研究熱點(diǎn)。6G內(nèi)生AI架構(gòu)，將人工智能與無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)緊密結(jié)合，有望為未來(lái)的通信帶來(lái)革命性的改變。

Stable Diffusion是一種擴(kuò)散模型（diffusion model）的變體，叫做“潛在擴(kuò)散模型”（latent diffusion model; LDM）。擴(kuò)散模型是在2015年推出的，其目的是消除對(duì)訓(xùn)練圖像的連續(xù)應(yīng)用高斯噪聲，可以將其視為一系列去噪自編碼器。Stable Diffusion由3個(gè)部分組成：變分自編碼器（VAE）、U-Net和一個(gè)文本編碼器。添加和去除高斯噪聲的過(guò)程被應(yīng)用于這個(gè)潛在表示，然后將最終的去噪輸出解碼到像素空間中。在前向擴(kuò)散過(guò)程中，高斯噪聲被迭代地應(yīng)用于壓縮的潛在表征。每個(gè)去噪步驟都由一個(gè)包含殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet）中間的U-Net架構(gòu)完成，通過(guò)從前向擴(kuò)散往反方向去噪而獲得潛在表征。最后，VAE解碼器通過(guò)將表征轉(zhuǎn)換回像素空間來(lái)生成輸出圖像。

MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器，這是一種先進(jìn)的片上系統(tǒng)。它支持超低功耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適用于資源受限的邊緣設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。此類(lèi)應(yīng)用包括對(duì)象檢測(cè)和分類(lèi)、音頻處理、聲音分類(lèi)、噪聲消除、面部識(shí)別、心率/健康信號(hào)分析的時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理、多傳感器分析和預(yù)測(cè)性維護(hù)。

目前支持AI推理的最低成本處理解決方案是用于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的現(xiàn)成單芯片微控制器。這種芯片將通用CPU、SRAM和IO功能與非易失性存儲(chǔ)器（NVM）相結(jié)合。然而，這些芯片在CPU上運(yùn)行的軟件中實(shí)現(xiàn)了AI算法，這些算法只能提供適度的性能，并且僅適用于基本推理。擴(kuò)展單芯片解決方案以提供更高性能的推理對(duì)設(shè)計(jì)人員來(lái)說(shuō)是一個(gè)挑戰(zhàn)。

語(yǔ)言大模型（如 GPT-3/4、LLaMA 和 PaLM）使用 token 作為基本單位進(jìn)行工作。它們接受文本作為輸入，將其轉(zhuǎn)換為 token（整數(shù)），然后預(yù)測(cè)接下來(lái)應(yīng)該出現(xiàn)哪些 token。 通過(guò)操作這些 token，可以更好地了解它們?cè)谡Z(yǔ)言模型內(nèi)部的工作原理。

RZ/V2系列是一種內(nèi)置瑞薩電子獨(dú)家硬件加速器 “DRP（Dynamically Reconfigurable Processor，動(dòng)態(tài)可配置處理器)-AI”的AI專(zhuān)用微處理器（MPU）。DRP-AI專(zhuān)為嵌入式機(jī)器視覺(jué)類(lèi)AI/ML（Machine Learning）應(yīng)用優(yōu)化設(shè)計(jì)，可提供實(shí)時(shí)AI推理和圖像處理功能，同時(shí)兼具了高AI推理性能和低功耗特性，家族化產(chǎn)品支持0.4~80TOPS不等的可擴(kuò)展AI算力，為資源（如電池容量、空間等）有限的嵌入式端側(cè)AI應(yīng)用提供差異化有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。