相信每个人可能都经历过这样一种挫败感——当你拿起手机调出语音转文字功能口述一封邮件时，却发现手机并未联网，无法使用这一功能。现在，随着新一代边缘人工智能芯片的问世，人工智能可直接嵌入各类设备当中，将大大减少这种令人挫败的情况发生。
至2024年，边缘人工智能芯片销量预计将超过15亿片，甚至可能远远超过这一数据，年销量增长率将达到至少20%，是半导体行业整体长期预测9%的复合年均增长率的两倍以上。
边缘人工智能芯片体积更小，成本更低，耗用功率更少，产生的热量更少，能够集成于智能手机等手持设备以及机器人等非消费级设备，使这些设备自身能够执行处理器密集型人工智能计算，从而减少或消除了将大量数据发送至远程位置的需要，极大提升了设备的可用性和速度，以及数据的安全性和保密性。
边缘人工智能芯片所实现的人工智能更准确的名称是深度机器学习。它由两个部分构成。第一部分是训练。训练需要重复不断地分析大量历史数据，从这些数据中检测不同的模式，并针对这种类型的模式检测生成算法。第二部分是推理。在推理中，经过训练过程产生的算法(常通过进一步的训练不断更新和调整)被用于分析新的数据，挖掘有价值的结果。
有趣的是，虽然过去数据中心芯片同时被用于训练和推理，我们如今看到，数据中心芯片的发展正呈现出不同的特点，部分芯片的优化侧重于训练，而部分则侧重于推理。38这种相对较新的发展将会产生何种影响尚未明确。但一个可能的趋势是，随着边缘人工智能芯片的崛起，当前数据中心训练和推理处理组合将逐步向重训练、轻推理转变。若真如此，这种专用的数据中心芯片尤其有助于提升灵活性，使正在经历训练和推理重心转变的数据中心相应地调整自身硬件组合。
二、边缘AI芯片特征
那么边缘AI芯片都有什么特征
(1)算力强：
边缘AI的算力要比终端要算力更强，通常都是独立解决问题。但是性能要比小区的人脸识别或者智能音箱这种语音识别的基于某种应用的端侧AI芯片的处理能力要强1-2个数量级。
(2)外设丰富：
边缘AI基本上强调信息的可获得性，例如多路摄像头的输入的需求，对于类似MIPI的接口的数量会有很大的需求，例如可以同时支持多路摄像头等视频音频的输入。
(3)可编程性：
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