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Lattice:安全/效能是AIoT发展关键

2019-06-20
关键词: Lattice AIoT 物联网

  人工智能(AI)应用正快速从云端向终端推进,许多消费性电子产品跟布署在网络边缘的运算设备,未来都将具有执行AI推论的能力,使得AI物联网(AIoT)的愿景成为现实。 但为了避免这类设备遭到黑客攻击,AIoT设备必须比现在更安全,且执行推论的性能也必须更上一层楼,才能满足用户的期待。 专注于开发小型FPGA的莱迪思半导体(Lattice),近日便针对安全性跟推论应用需求,发表了新一代解决方案。

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  莱迪思亚太区事业发展协理陈英仁(图)表示,随着AI不断往各种嵌入式装置推进,应用开发商将在安全跟效能上面对更大的挑战。 安全可靠的硬件设计,是推动AIoT普及的先决条件;更好的推论效能,则可让应用开发商推出用户体验更好的终端应用产品。 因此,莱迪思近日宣布推出可于众多应用中保障系统软体安全的MachXO3D FPGA,以及推论效能比前一代提升10倍的sensAI解决方案。

  莱迪思亚太区事业发展协理陈英仁指出,安全与推论效能,将是AIoT应用能否更加普及的两大关键。

  组件的软体已逐渐成为网络攻击最为常见的目标。 在2018年,超过30亿各类系统的芯片由于软体安全漏洞问题,面临数据窃取等威胁。 不安全的软体还会因为分布式阻断服务攻击(DDoS)、设备篡改或破坏等隐忧。 若不及时处理这些风险,可能会对企业的声誉以及财务状况产生不良影响。

  sensAI的低功耗AI推理功能则可针对OEM的应用要求进行优化,帮助他们与现有设计无缝接轨。 由于只需要发送相关信息即可做进一步处理,使用本地智能处理能够降低云端分析带来的成本。 目前sensAI最主要的终端应用产品为智能门铃和安全摄影机等实时在线的IoT设备。 藉由在本地端进行AI推论,这些设备的响应时间更快,且因为数据没有传输到云端,因此更难被窃取。

  新版的sensAI解决方案与上一版相比,效能提升10倍,并支持更多新的神经网络和机器学习框架,例如Keras。 此外,新版sensAI还提供全新客制化的参考设计,以加快对象计算和人员检测等常见应用的开发速度。