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如何在资源受限的RISC-V内核上嵌入人工智能?——以Codasip L31内核为例来分析基于自定义指令的神经网络
文献摘要：
人工智能(AI)几十年来一直是一个热门的技术话题.根据Statista和Gartner的预测,人工智能的收入将在未来4年内增长4倍,在2024年后将超过1?000亿美元(1美元约为人民币6.4元).
传统上,复杂的人工智能计算在云端数据中心运行.在GPU加速器和专门的系统级芯片(SoC)的帮助下,在台式机上实现人工智能模型,可以减少云端访问的要求.但在过去的几年里,一个重要的转变是AI处理从云端转到设备级.这主要归功于嵌入式设备/SoC的性能不断提高和安全考虑.这种转变催生了嵌入式人工智能的概念——机器学习和深度学习在设备级嵌入式软件中的应用.
文献关键词：
中图分类号：
作者姓名：
Alexey Shchekin
作者机构：
Codasip公司
文献出处：
引用格式：
[1]Alexey Shchekin-.如何在资源受限的RISC-V内核上嵌入人工智能?——以Codasip L31内核为例来分析基于自定义指令的神经网络)[J].电子产品世界,2022(04):13-16
A类：
Codasip,Statista
B类：
资源受限,RISC,L31,自定义指令,Gartner,亿美元,人民币,智能计算,云端,数据中心,GPU,加速器,系统级,SoC,台式机,人工智能模型,转到,归功于,嵌入式设备,全考,嵌入式人工智能,嵌入式软件
AB值：
0.436695
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