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为什么说单片机会成为深度学习最肥沃的土壤

·2018-08-30 00:19·电子发烧友
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Pe te Warden,是谷歌 TensorFlow 团队成员,也是TensorFLow Mobile的负责人,常年遨游在 深度学习 的大海。

为什么说单片机会成为深度学习最肥沃的土壤

另外,这些看上去很熟悉的书,也是他的作品。

除此之外,皮特有个新的想法要和大家分享——

他坚定地相信,未来的深度学习能够在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。

换句话说, 单片机 ( MCU ) ,有一天会成为深度学习最肥沃的土壤。

这里面的逻辑走得有些绕,但好像还是有点道理的。

为什么是单片机

单片机遍地都是

根据皮特的估计,今年一年全球会有大约400亿枚单片机 (MCU) 售出。

为什么说单片机会成为深度学习最肥沃的土壤

MCU里面有个小 CPU , RAM 只有几kb的那种,但医疗设备、汽车设备、工业设备,还有消费级电子产品里,都用得到。

这样的计算机,需要的电量很小,价格也很便宜,大概不到50美分。

之所以得不到重视,是因为一般情况下,MCU都是用来取代 (如洗衣机里、遥控器里的) 那些老式的机电系统——控制机器用的逻辑没有发生什么变化。

能耗才是限制因素

任何需要主电源 (M ai ns Electricity) 的设备,都有很大的局限性。毕竟,不管到哪都要找地方插电,就算是手机和PC都得经常充电才行。

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然而,对智能产品来说,在任何地方都能用、又不用经常维护,才是王道。

所以,先来看下智能手机的各个部位用电有多快——

· 显示器400毫瓦

· 无线电800毫瓦

· 蓝牙 100毫瓦

· 加速度计21毫瓦

· 陀螺仪 130毫瓦

· GPS 176毫瓦

相比之下,MCU只需要1毫瓦,或者比这更少。可是,一枚纽扣电池拥有2,000焦耳的电量,所以即便是1毫瓦的设备,也只能维持1个月。

当然,现在的设备大多用占空比 (Duty Cycling) ,来避免每个部件一直处在工作状态。不过,即便是这样,电量分配还是很紧张。

CPU和 传感器 不太耗电

CPU和传感器的功耗,基本可以降到微瓦级,比如 高通 的Glance视觉芯片。

相比之下,显示器和无线电,就尤其耗电了。即便是WiFi和蓝牙也至少要几十毫瓦。

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因为,数据传输需要的能量,似乎与传输距离成正比。CPU和传感器只传几毫米,而无线电的传送距离以米为单位,就要贵得多。

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