作者：Eleanor Hecks，《Designerly Magazine》主編

人工智能正在推動對更快速、更智能、更高效計算的需求。然而，隨著每秒產生海量數據，將所有數據發送至云端處理已變得不切實際。這正是邊緣計算中AI加速器變得不可或缺的原因。

這種專用硬件能夠直接在邊緣設備上提升AI應用的性能。在邊緣計算中，有多種類型的AI加速器，各自具有不同的優勢、局限性和適用場景。

AI加速器在邊緣計算中的作用

人工智能正在各行各業加速普及，但為了滿足實時決策和數據隱私的需求，需要更快的本地化數據處理。云計算在這方面面臨諸多限制：

首先，設備與云端之間傳輸海量數據需要時間。即使在高速網絡下，這種往返傳輸也會引入延遲，可能造成關鍵時刻的反應滯后。

其次，帶寬有限且成本較高，尤其是在越來越多智能設備連接的情況下，將大量數據流傳輸到云端進行處理，往往既不現實又代價高昂。在網絡基礎設施薄弱或偏遠地區，連通性差的問題尤為突出。

最后，安全和隱私問題也使得通過網絡傳輸敏感信息存在風險。國防、醫療和金融等行業要求數據盡可能靠近源頭處理，以最小化泄露風險并滿足合規要求。

AI加速器正是為了解決上述問題而生。它們將AI計算能力直接部署在邊緣，讓設備在毫秒級別完成數據處理，無需依賴云端。這使得AI應用能夠即時響應，具備更大規模的本地智能處理能力。

5種邊緣計算常用的AI加速器

AI加速器因應用場景、行業需求與性能要求不同而差異顯著。有些是高性能處理器，可支持復雜的機器學習模型；有些則是超低功耗芯片，用于執行簡單AI任務。以下是推動邊緣創新的五類主流AI加速器：

1. 神經網絡處理單元（NPU）

NPU專為神經網絡計算設計，尤其適合處理機器學習推理任務。深度學習模型需要強大的并行處理能力，NPU能將神經網絡的不同部分分配到多個核心中進行并行計算，其架構天然適配人工神經網絡的運算方式。

NPU集成了激活函數、池化、特征提取等常見AI運算電路，大幅減少處理時間與功耗。其內置的內存緩沖區可確保數據在內存與計算單元之間高效流動。

典型應用場景：

• 安防系統中的人臉識別
• 智能助手中的語音和語言處理
• 自動駕駛車輛中的物體與行人檢測

2. 圖形處理單元（GPU）

GPU最初用于圖像和視頻的圖形渲染，如今已成為并行處理任務的主力硬件，可高效運行各種AI負載。

GPU架構包含數百到上千個小型處理核心。例如，Nvidia RTX 3090擁有10,496個CUDA核心，采用單指令多線程（SIMT）模型，可大幅提高吞吐量。GPU雖然性能強大，但功耗較高，對于輕量AI任務效率較低。

典型應用場景：

• 工業自動化中的實時質量檢測
• 無人機與機器人中的導航
• 智慧城市基礎設施中的邊緣分析

3. 數字信號處理器（DSP）

DSP是一種專用于音頻、視頻與信號處理的微處理器，特別適用于通信與多媒體設備的持續數據流處理。其硬件在執行快速傅里葉變換、濾波、矩陣運算等重復性數學操作方面表現出色，具備低延遲與低功耗優勢，適合對響應速度要求極高的應用。

例如，遠程辦公需保障視頻會議流暢和協作實時，DSP可以在本地高效完成音視頻處理。隨著報告顯示90%的HR領導支持遠程辦公，DSP能滿足數字員工對邊緣計算的需求。

典型應用場景：

• 智能設備中的語音識別與降噪
• 視頻流服務中的實時音視頻處理
• 邊緣端的通信與多媒體傳輸

4. 可編程門陣列（FPGA）

FPGA是一種可重構的集成電路，開發者可將其編程為執行特定計算任務。它由可配置的邏輯單元、互連結構和存儲模塊組成，能夠靈活地以低延遲執行特定算法。

工程師常在需要實時性和確定性響應的場景中使用FPGA。它適合處理大規模數據流且功耗低，特別適合時間敏感的任務，如機器視覺。

典型應用場景：

• 航空航天與國防系統中的實時傳感數據處理
• 工業機器人中的自適應AI控制
• 高速安全防護中的硬件級威脅檢測與響應

5. AI微控制器（AI-enabled Microcontrollers）

AI微控制器是一種超低功耗計算單元，適用于資源受限設備的輕量AI任務。這類控制器具備基本的硬件支持，可運行簡單的機器學習模型，在本地進行數據推理。相比通過蜂窩網絡將數據上傳至云端所需的800毫瓦，AI微控制器僅需約5毫瓦，顯著節能，特別適用于電池供電設備。

AI微控制器適合對計算要求較低、對功耗與體積有嚴格限制的邊緣環境。例如，穿戴式健康監測設備利用它們來處理傳感器數據，實時反饋且延長電池壽命。盡管無法處理復雜模型或高流量數據，但在智能設備中越來越不可或缺。

典型應用場景：

• 可穿戴健康與健身設備
• 智能家居系統
• 環境物聯網傳感器（如溫度、濕度、空氣質量監測）

引領邊緣AI的未來

AI加速器正在成為推動更快、更高效處理的關鍵。但不同類型的加速器各有所長，適配不同的任務和行業應用，因此選擇合適的加速器至關重要。總的來說，AI加速器正在重塑邊緣計算格局，并將在未來的智能應用中扮演越來越重要的角色。

作者簡介：
Eleanor Hecks 擁有超過8年技術寫作經驗，曾為 freeCodeCamp、Smashing Magazine 和 Fast Company 等知名媒體撰稿。現任《Designerly Magazine》主編，可通過 LinkedIn 關注她的動態。

本文翻譯自：Embedded