2018-09-04 16:08:18分類(lèi):行業(yè)資訊5412
Pete Warden,是谷歌TensorFlow團(tuán)隊(duì)成員,也是TensorFLow Mobile的負(fù)責(zé)人,常年遨游在深度學(xué)習(xí)的大海。
另外,這些看上去很熟悉的書(shū),也是他的作品。
除此之外,皮特有個(gè)新的想法要和大家分享——
他堅(jiān)定地相信,未來(lái)的深度學(xué)習(xí)能夠在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。
換句話說(shuō),單片機(jī)(MCU),有一天會(huì)成為深度學(xué)習(xí)最肥沃的土壤。
這里面的邏輯走得有些繞,但好像還是有點(diǎn)道理的。
為什么是單片機(jī)
單片機(jī)遍地都是
根據(jù)皮特的估計(jì),今年一年全球會(huì)有大約400億枚單片機(jī)(MCU)售出。
MCU里面有個(gè)小CPU,RAM只有幾kb的那種,但醫(yī)療設(shè)備、汽車(chē)設(shè)備、工業(yè)設(shè)備,還有消費(fèi)級(jí)電子產(chǎn)品里,都用得到。
這樣的計(jì)算機(jī),需要的電量很小,價(jià)格也很便宜,大概不到50美分。
之所以得不到重視,是因?yàn)橐话闱闆r下,MCU都是用來(lái)取代 (如洗衣機(jī)里、遙控器里的) 那些老式的機(jī)電系統(tǒng)——控制機(jī)器用的邏輯沒(méi)有發(fā)生什么變化。
能耗才是限制因素
任何需要主電源(Mains Electricity)的設(shè)備,都有很大的局限性。畢竟,不管到哪都要找地方插電,就算是手機(jī)和PC都得經(jīng)常充電才行。
然而,對(duì)智能產(chǎn)品來(lái)說(shuō),在任何地方都能用、又不用經(jīng)常維護(hù),才是王道。
所以,先來(lái)看下智能手機(jī)的各個(gè)部位用電有多快——
·顯示器400毫瓦
·無(wú)線電800毫瓦
·藍(lán)牙100毫瓦
·加速度計(jì)21毫瓦
·陀螺儀130毫瓦
·GPS 176毫瓦
相比之下,MCU只需要1毫瓦,或者比這更少??墒?,一枚紐扣電池?fù)碛?,000焦耳的電量,所以即便是1毫瓦的設(shè)備,也只能維持1個(gè)月。
當(dāng)然,現(xiàn)在的設(shè)備大多用占空比 (Duty Cycling) ,來(lái)避免每個(gè)部件一直處在工作狀態(tài)。不過(guò),即便是這樣,電量分配還是很緊張。
CPU和傳感器不太耗電
CPU和傳感器的功耗,基本可以降到微瓦級(jí),比如高通的Glance視覺(jué)芯片。
相比之下,顯示器和無(wú)線電,就尤其耗電了。即便是WiFi和藍(lán)牙也至少要幾十毫瓦。
因?yàn)椋瑪?shù)據(jù)傳輸需要的能量,似乎與傳輸距離成正比。CPU和傳感器只傳幾毫米,而無(wú)線電的傳送距離以米為單位,就要貴得多。
小結(jié)分享
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