我舒服了。 AI边缘计算模块其实吧就是单元， 这个单元Ke以通过离线或者在线的方式，利用Yi经训练好的机器学习模型来预测或者估计有效部署中新的观测后来啊。这个过程就像是机器学习的一个小帮手，不用自己去学习，直接就用好了。

不过推理这个活儿和训练可是不一样的。推理不需要再去学习和优化模型参数，就是简单的前向计算，没有反向计算loss函数。听起来简单， 总结一下。 但是其实geng关注的是部署的效果，比如通过量化手段来缩小模型的体积、网络剪枝、低延迟架构、二进制网络等等。

本文目的与内容

我跟你交个底... 本文主要是针对当前行业主流的开发方案， 结合我自己的产品研发经验，给大家介绍一下不同环节的开发技术细节。这样Zuo的目的是帮助开发者少走弯路，减少犯错的机会，缩短产品的研发周期，提高产品的开发质量。

一、 什么是AI本地推理模块

AI本地推理模块，简单就是一个Ke以本地运行的智Neng助手。它不需要联网，就Ke以直接处理一些简单的任务。 火候不够。 比如说你家里的智Neng音箱，它就是一个典型的AI本地推理模块。

二、 如何选择计算推理开发芯片

在选择计算推理开发芯片的时候，先说说要考虑的是芯片的运算Neng力。运算Neng力强的芯片Ke以geng快地处理数据，提高推理的效率。

接下来要考虑的是芯片的功耗。主要原因是AI本地推理模块往往是嵌入在设备中的， 嚯... 功耗低的话，设备的使用时间会geng长。

再者，要考虑的是芯片的兼容性。不同的芯片支持的算法可Neng不同， 杀疯了！ 选择的时候要考虑到自己要使用的算法是否被支持。

冲鸭！ ARM Cortex-A系列：适用于需要高性Neng处理的场景。 ARM Cortex-M系列：适用于低功耗的边缘计算场景。 Intel Movidius Myriad系列：适用于图像识别等视觉处理场景。 NVIDIA Jetson系列：适用于高性Neng计算场景。 总的选择AI本地推理模块的开发芯片，需要考虑多个因素，包括运算Neng力、功耗、兼容性等等。只有综合考虑了这些因素，才Neng选择出Zui适合自己需求的芯片。 不过说到底，选择还是得kan个人喜好和需求。有的人可Nenggeng喜欢ARM的，有的人可Nenggeng喜欢Intel的。 整起来。 只要Neng满足自己的需求，选择哪个品牌dou不重要。