随着智能安全、机器人或无人驾驶汽车等应用越来越依靠嵌入式人工智能技术来提高性能,交付全新的用户体验,传统计算平台上的推断引擎很难在有限的功耗、时延和物理尺寸限制下满足实际要求。推断引擎必须满足严格定义的推断精度,还受限于总线宽度,而且存储器难以为最佳速度、效率和芯片面积进行调整优化。我们需要灵活应变的计算平台来满足运行一流卷积神经网络(CNN)的嵌入式AI要求。