後疫情時代的2022年，又再度推動著人們邁向更智能科技的生活模式。基於隱私問題、通訊安全及頻?效率等考量，因而孕育了在邊緣裝置上進行AI運算的需求。也就是近日的熱門話題之一邊緣AI。
當硬體設計同時要加入AI運算時，設計的模式更加重視軟硬整合的需求，尤其若是在邊緣裝置中要進行大規模的模型訓練及處理，而這就涉及到大量的運算，例如開發視覺型物件偵測時，就需要透過神經網路推斷模型來處理多步驟流程。
這樣的情況下，一個實用的高速推斷功能，它必須兼具靈活性、效能和節能這三個條件，才能扮演好邊緣AI運算的角色。其中目前市面提供的解決方案之中以乎eFPGA有機會異軍突起，顛覆傳統設計的極限。
本文列點如下:
● eFPGA設計新思維讓靈活性更上一層樓
● Edge AI應用廣泛 定制型小尺寸低功耗晶片吃香
● AI道德及偏見問題考驗開發者智慧