导读伦敦(2020年6月10日)—边缘设备上的人工智能(AI)需求已经实现，设计边缘优化芯片组的竞赛已经开始。根据Omdia的最新研究，边缘设备上的AI处
伦敦(2020年6月10日)—边缘设备上的人工智能(AI)需求已经实现，设计边缘优化芯片组的竞赛已经开始。
根据Omdia的最新研究，边缘设备上的AI处理避免了隐私问题，同时避免了云计算的带宽，延迟和成本问题。边缘推理已成为2019-20年的关键工作负载，许多公司已经引入芯片组解决方案来加速AI工作负载。Omdia确定了10种将推动AI边缘芯片组需求的设备类别，包括手机，无人机，HMD，机器人，智能扬声器，PC /平板电脑，安全摄像机，汽车，边缘服务器和机器视觉。
由于对AI加速的需求已在边缘实现，因此需要AI的设备的出货量正在迅速增长。要求更高计算量的新的AI驱动的应用程序正在不断增加，从而推动了芯片组架构创新的需求。
Omdia首席分析师Anand Joshi表示：“不同的体系结构为AI边缘加速提供了不同的好处，并且混合使用各种体系结构以在AI边缘处理中获得最好的优势变得越来越普遍。随着多种架构合并到AI边缘芯片组中，这一趋势将继续。与分立芯片组相比，集成芯片组将在边缘变得更加广泛。”Omdia预测，到2025年，全球AI边缘芯片组收入将从2019年的77亿美元增长到519亿美元。
Omdia的报告《用于边缘设备的人工智能》提供了对数个消费者和企业设备市场上的AI边缘处理机会的定量和定性评估。按芯片组架构，功耗，计算能力，培训与推理以及十种设备类别的应用连接率细分的全球收入和出货量预测将持续到2025年。