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深度学习的未来是不是在单片机身上

消耗积分:1 | 格式:pdf | 大小:0.74 MB | 2019-04-23

彭友旺

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　　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

　　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 （Mains 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。

　　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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