2021年的机器学习进入新阶段：量子机器学习
在处理海量covid-19数据时，机器学习对2020年产生了巨大影响。为了在2021年实现ml的发展，开发人员正在加倍使用设备上ai、低功耗架构和框架兼容性等功能。
机器学习（ml）在2020年产生了前所未有的影响，特别是在通过数据处理检测和跟踪covid-19病毒时。研究人员受益于使用ml分析大量信息并就大量人员的整体健康得出结论。
到2021年，ml在量子计算、机器人技术和基于边缘的ai中的应用将具有巨大的潜力。
流程图，描述了机器学习ai流程的各个阶段。
机器学习ai处理步骤的高级流程图。图片由sustage提供
这些应用程序的核心是硬件。特别是，三个针对硬件的思想对于ml硬件开发必不可少：面向边缘的设计，低功耗架构以及与ml框架的兼容性。
将ml推向边缘：内置ai
考虑到正在使用和处理的大量数据时，边缘智能变得越来越必要。在为边缘ai设计时，设计人员必须考虑许多约束，例如功耗，电路板空间和计算时间。
设备上的ai解决了其中一些问题，可以进行本地化处理，这有助于减少云计算的负担，同时还可以更快、更节能。许多制造商意识到了这一好处，并试图将设备上的ai包含在智能手机，车辆和iot设备等各种应用中。通过考虑边缘设计，工程师可以在产品投放市场时为其提供竞争优势。
lg的soc和lg8111开发板是边缘ai的最新硬件产品。该soc和开发板包括lg专用的ai处理器和ai加速器。这些设备一起支持各种ai处理功能，例如语音，视频，图像和控制智能。
lg8111 soc和开发板。图片由lg提供
该芯片还支持asw iot greengrass，从而使该soc和开发板可以根据设备托管各种应用程序和解决方案。
具有dsp和nn处理器的低功耗架构
在边缘进行设计时，功耗是最重要的考虑因素之一。机器学习处理大量数据；因此，在设计系统时，消除处理过程中的功率浪费是必要的。
实现低功耗架构的一种方法是同时使用低功耗数字信号处理器（dsp）和专用nn（神经网络）处理器。dsp group通过其新的dvm10 dsp和nnetlite nn处理器将这种低功耗方案付诸实践。这种结构允许两个处理器之间具有不同的功能，具体取决于所安装的算法和框架。
这种设置还使处理器能够拆分读取数据和指定任务的过程，与所有任务只依靠一个处理器处理相比，减少功耗。
dbm10上受支持的应用程序以及当前的soc。图片由dspg提供
处理器的这种组合使soc支持〜500μw的超低功耗推理，这对于大多数语音nn算法来说已经足够了。
与ml框架的兼容性
尽管编程和软件应用程序似乎与硬件设计是分开的，但它越来越成为一个交叉地带，尤其是在ml中。因此，有必要知道设备将使用什么框架。根据产品或用户的需求，拥有可以与各种ml框架兼容的处理器可能会有所帮助。
ambarella的cv5处理器是框架兼容性的最新示例。cv5与常见的ml框架（例如caffe，pytorch，tensorflow和onnx）兼容。框架兼容性的灵活性为用户提供了多种选择，可将其神经网络集成到设备中。
2021年的机器学习：量子机器学习？
2021年预测的一个主要趋势是机器学习与量子计算的集成，被称为“量子机器学习”。根据《量子日报》的说法，量子机器学习指的是“旨在编写量子算法来执行机器学习任务的领域”。
对于经典计算机而言，某些机器学习算法过于复杂且劳动强度大。使用量子ml，研究人员可以将经典的ml算法转换为量子电路，从而使它们能够在量子计算机上有效运行。
经典机器学习（cml）与量子机器学习（gml）。图片由icfo提供
新领域铺平道路
我们在去年看到了量子计算的商业化，同时增强了机器学习的优势。
在大流行仍在继续的情况下，迫切需要快速，准确的数据处理。通过使用板级设计选择扩展和发展机器学习，设计人员可以将机器学习推向边缘并解决日益增加的数据处理负担。
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这种设置还使处理器能够拆分读取数据和指定任务的过程，与所有任务只依靠一个处理器处理相比，减少功耗。
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处理器的这种组合使soc支持〜500μw的超低功耗推理，这对于大多数语音nn算法来说已经足够了。
与ml框架的兼容性
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