DNN推論應用從雲端擴及邊緣端 手機為主要動能 低精度運算效能提升為業者競逐重點
DIGITIMES Research觀察，深度神經網路(Deep Neural Network；DNN)邊緣推論晶片市場規模可望大幅成長，智慧型手機為主要動能。現行高階4G與所有5G智慧型手機系統單晶片(SoC)中皆含有DNN加速單元(accelerator unit)，為有效提升DNN加速單元性能，量化(quantization)模型壓縮(model compression)技術為高通、海思與聯發科等手機應用處理器(Application Processor)設計業者競爭重點，現階段8位元整數(INT8)運算的量化技術已臻成熟，今後將朝4位元整數(INT4)技術前進。
- 內文目錄
- 供給與需求面推波助瀾下 DNN推論應用從雲端擴及邊緣端
- 手機為邊緣推論應用主要成長動能 MobileNet模型發展為關鍵
- ８位元整數推論已臻成熟 低精度運算為業者競爭重點
- 結語：軟體與模型生態系日益完備 為手機DNN加速單元性能提升助力
- 圖表目錄 共 5 個圖表
- 硬體、軟體與演算法三方優化 使Edge AI推理成為可能
- 2017~2024年全球雲端與邊緣端訓練、推論晶片市場規模預測
- 2016年起手機DNN加速單元演進史
- 2011~2019年代表性DNN模型準確度高低與運算量大小比較
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