類比運算重新定義Edge AI效能新境界
作者: EDN Taiwan
類比處理在理論上雖然比起數位處理的效能更好，但在發展上一直受到較大尺寸的困擾，最終限制其速度和可擴展性。如今，透過重新定義類比處理並搭配嵌入式快閃記憶體的組合，不僅有助於提升類比性能，並兼具快閃記憶體的速度和運算密度。
自1960年代以來，「類比運算」(analog computing)在商業應用中的佈署微乎其微，只有應用在軍事與利基工業的使用案例。雖然數位運算的發展已主導商業應用數十年，但近來在類比運算的一些新進展顯示這一趨勢正開始轉變。
隨著邊緣人工智慧(Edge AI)應用的運算要求呈指數型成長，數位系統正苦苦掙扎於跟上其腳步。傳統的數位運算擴充方式——即轉向更先進的半導體製程節點，顯然已經達到物理極限；而隨著「摩爾定律」(Moore’s Law)逐漸走向盡頭，不斷攀升的製造成本也開始將該技術限制在少數幾家口袋夠深的業者。下一代的人工智慧處理亟需新的方法。事實證明，相較於數位系統，類比運算在成本與功率方面具有更高10倍的優勢，而且這一差距只會繼續擴大。
此外，人工智慧(AI)的不斷發展和物聯網(IoT)裝置迅速增加，結合AI和IoT的智慧物聯網(AIoT)技術概念，也在5G、大數據和雲端架構的部署下促進各個產業的發展。
儘管仍處於萌芽階段，但AIoT應用已經展現出巨大的商業潛力，各種相關產業與參與者都在採取重大舉措，以確保在即將到來的AIoT技術與應用擴展中佔據一席之地。包括家電、工廠、醫療保健裝置、安全監控、無人機和自動駕駛車等都開始導入AIoT 技術…
