Ch02_Hardware

第2章 邊緣運算硬體

2.1 基本運算原理

2.1.1 卷積神經網路

2.1.2 數字表示系統

延伸閱讀

• 【VMAKER EDGE AI專欄 #02】 要玩AI前，先來認識數字系統

2.1.3 矩陣 / 張量運算

2.1.4 平行 / 並行運算

2.2 加速運算晶片

2.2.1 CPU

2.2.2 DSP

2.2.3 GPU

2.2.4 FPGA

2.2.5 NPU

2.2.6 ASIC

2.2.7 其它類型

• 系統級晶片(SoC)
• 類腦晶片(Neuromorphic)
• 光子晶片
• 記憶體內計算(In-Memory Computing, Computing in Memory)
• 可重構晶片(Coarse Grain Reconfigurable Architecture)

延伸閱讀

• 【vMaker Edge AI專欄 #03 】 AI晶片發展歷史及最新趨勢
• MCU攜手NPU讓tinyML邁向新里程碑

2.3 開發板類型

2.3.1 單板微電腦

2.3.2 USB加速棒

2.3.3 模組板卡

2.3.4 整合型裝置

2.2.5 TinyML開發板

延伸閱讀

• MCU攜手NPU讓tinyML邁向新里程碑
• 有了TinyML加持MCU也能開始玩電腦視覺了

2.4 硬體選用評估

2.4.1 運算效能

延伸閱讀

• AI晶片如何評比效能
• MLCommons - Inference : Edge v2.1 Results
• MLCommons - Inference : Tiny v1.0 Results
• AI Benchmark - AI Test

2.4.2 開發工具

2.4.3 應用情境

2.4.4 週邊擴展