从二十世纪六十年代伊始，数据处理领域在技术进步与需求驱动下经历了显著变革。起始于集中化的大型机环境，其后逐渐演进为分布式客户端-服务器体系，这一变迁标志着计算时代的分水岭。
进入新世纪，随着集中式云计算的兴起并迅速崭露头角，它不仅成为推动行业前进的关键驱动力，更在当今信息科技领域占据核心地位。然而，近来趋势却显示出对数据处理方式的新需求——一种聚焦于靠近原始数据源头进行高效处理的方向。
这标志着我们正站在一个转折点上，未来已呼之欲出。“让我们拥抱未来的浪潮”，探索并引领这场技术变革的前沿，以创新为翼，开启数据驱动新纪元。
最初的益处之一即在于其能够克服本地处理能力的局限性，这一优势在人工智能的演进背景下尤为显著，使得诸多决定得以在设备临近层面得以实现。如今已十分明晰，边缘计算与云端服务二者间并非相互排斥，而是相辅相成的技术，均对确保系统表现达到巅峰状态不可或缺。
在构建互联互通体系时，决策者理应思量并探究最适宜于将云资源与边缘设备结合的系统配置方案，以求实现最优化性能。
为了探索对系统进行分区的最佳策略，我们首当其冲需要理解不同方法各自的长处和优势。对于边缘计算而言，最显著的益处在于低延迟性——这使得它在要求即时或近乎即时决策场景中大放异彩。这项实时决策能力不仅带来了高效能的好处，还通过利用人工智能技术来减少误报通知事件，从而实现能源使用的优化。
实施边缘处理的主要优势之一是能够有效降低原始数据传输至其他位置进行处理时所引入的安全风险。在面对高连接成本或网络限制的环境中，边缘计算可能是唯一可行且具有实用性的方案。
探讨云计算之益处时，性能考量尤为关键；云端处理技术赋享庞大且不容复制的计算力，这对于复杂度高的机器学习及模型构建极具价值。云服务能供应丰沛储存空间，并具备随用随付、以增量方式扩展存储与运算资源的独特优势；一旦数据被导入数据中心，云计算可确保高度安全性。
再者，得益于集中化的云端服务器部署策略，其维护工作往往更为简便易行。
表1对比了边缘计算与云端计算的异同。在处理速度方面，边缘计算提供了即时响应能力，因为它将处理任务交付给设备附近的位置；而云端计算则需要将数据传输到远距离的数据中心进行处理，因此可能涉及延迟和更高的网络成本。
就资源分配而言，边缘计算能够实现局部资源的高效利用和实时控制，减少对远程数据中心的依赖。与此相反，云端计算提供了广泛且灵活的资源分配选项，用户可以根据需求动态调整资源使用量，包括存储、处理能力和带宽等。
安全性方面，边缘计算在本地进行数据处理，有助于保护敏感信息不离开设备所在的物理区域或网络边界，从而可能降低数据泄露的风险。相比之下，云端计算可能会将部分数据暴露于远程服务器和潜在的安全威胁中。
成本考量上，边缘计算可能涉及初期投资较高的硬件部署，但长期来看，其减少了对高带宽需求的依赖，并在某些场景下降低了总体运营成本。而云端计算通常采用按需付费模式，用户仅支付实际使用的资源量，灵活性较高但在数据流量高峰期可能会产生较大的费用。
最后，在能源效率方面，边缘计算通过减少数据跨越网络传输的距离，减少了整体能耗和碳足迹；而云端计算虽然可能在大规模数据中心实现更高的能效比，但其高容量存储与处理需求也带来了显著的电力消耗。
鉴于我们已审视过平衡考量，现时将探索若干兼备云端与边缘运算功能的系统架构实例。
智能家居安全系统堪称典范，其数据处理以固有分段为特征。特定任务，比如人脸识别、语音识别、过滤误报的运动监测以及识别与用户指令、玻璃破裂或警报相关的音频输入，宜优先在设备边缘执行，确保即时响应与隐私保护。同时，云平台承担起长期存储及机器学习模型训练的重要角色，从而实现系统的持续优化与智能化升级。
Figure 2 illustrates an advanced and intelligent domestic ecosystem, encompassing a sophisticated aggregation of technologies designed to enhance convenience, security, and energy efficiency within the living environment.
As depicted in Figure 3, the wearable system architecture exemplifies an advanced integration of innovative devices designed for continuous monitoring and interaction with users. This sophisticated framework harnesses the capabilities of smart wearables to collect real-time data, thereby facilitating a seamless blend of technology and personal well-being management.
上述两个案例同样得益于云计算与边缘计算的结合应用。云端负责对匿名数据进行汇总优化并存储于远程服务器上，以此实现高效运营及资源管理；同时，本地决策的作出则能显著延长电池寿命、减少带宽消耗，并增强系统安全性。如同众多物联网设备一样，处理这些案例所需的海量数据需要集成各种设备的信息。
要在实时场景中应对这一挑战，实现对多源感测信息的高效整合与处理，就需要一种在极低功耗下运行人工智能与机器学习任务的强大处理器。Perceive以其Ergo AI处理器满足了这一需求，该处理器专为物联网及边缘计算设备而精心设计，旨在优化性能与能效，推动技术解决方案向更智能、更具适应性的未来演进。
Perceive Ergo 芯片是一款专为满足物联网与边缘设备功耗限制需求而精心设计的推理处理器，其卓越性能以 55 TOPS/W 的能效比提供了连续的等效浮点运算能力高达四个。凭借这项技术，Ergo 处理器在极其低至 20 mW 功耗的情况下，能够处理规模庞大的神经网络任务，并支持多种高级神经网络应用，同时具备本地处理功能。
这款芯片致力于为机器学习领域提供强大的计算基础，涵盖视频对象检测、音频事件识别、语音识别、视频分割和姿势分析等多维度应用。通过这些技术的整合，Perceive Ergo 芯片成功地赋能了创建更优质用户体验的能力。
其实际应用范围广泛，从智能家居安全系统的构建与优化到可穿戴设备中的实时数据处理，再到视频会议场景下的高效协作体验以及便携式计算终端的强大功能支持等。通过 Perceive 客户对其的充分利用，Ergo 处理器在各个细分领域展现出了卓越的表现和广泛的影响力。
当系统架构师在探索边缘计算芯片时，确保处理器与整体系统的和谐共融至关重要；此过程需考量摄像头、扬声器、麦克风等周边设备以及各类传感器阵列均能与该边缘处理器顺畅对接，从而建立一个协调一致的工作环境。为此，Perceive 必须精心设计一套全面且兼容性极强的接口规范，以确保其能够完美嵌入于客户的具体设计方案之中，并在技术层面上实现无缝集成。
Illustration 4: The integration of Ergo within the architecture. Visual perception, sourced with authorization, safeguarding all proprietary rights.
为了探索如何将Ergo融合进边缘设备之中，请参考下面的系统架构概览图。
Figure 5 unveils an intricate schematic representation of the Ergo processor architecture, skillfully visualized in the Figure caption provided by Image Perceive. This image is utilized with official authorization, safeguarding all proprietary rights intact.
内置成像模块集成了两个MIPI CSI-2界面与两个CPI接入端点以及一个MIPI CSI-2发送端口，旨在提供双管并行图像处理功能：一方面通过两个高性能4K MIPI D-PHYS RX实例确保高效率的图像捕捉和分析；另一方面，借助单一实例支持标准HD格式。此外，该架构还具备MIPI D-PHY CSI-2 TX功能，能够有效地将视频信号传输至不同应用领域，如安全监控系统，在这些场景中，不仅可以触发警报，还能同步播放相应的音频与视频内容。
下方配置了音频接口组件，其主要功能涵盖麦克风输入与扬声器输出的全面音效处理。这一整合设计使得整个系统在实现视觉与听觉信息同步传输时，展现出卓越的协调性与实用性。
右侧配置为中央处理器单元，其核心职责包括芯片调控、数据传输与主处理器间的通讯交互。该系统部分承担了音频信号的前期处理工作，诸如将时间域转换至频谱领域等操作。而DSP引擎则专注于更深层次的音频处理任务，例如快速傅里叶变换，以进一步优化音频的质量或特性。
于其核心位置，图象处理器对由摄像设备生成的基础影像实施精细化操作，借助于放大、切割及色域变换等技术手段，从而使得神经网络架构得以更加高效且便利地加以应用与解读。
处理器的大脑，即右上角的精妙神经网络结构，是执行包括分割、识别与推理在内的各种关键功能的核心地带。Ergo 芯片设计卓越，能够支持多个并行运行的神经网络集群，这一特性使其得以同时处理不同来源的数据流，例如视频和音频，从而显著提升了推理的质量。
举一例以说明其优势：在安全监控应用中，当配合玻璃破碎声音检测时，系统会触发更可靠且值得信赖的响应。得益于神经网络集群的高效协同工作及其占据芯片总面积逾三分之二的 SRAM 高级存储技术，Ergo 芯片在处理复杂任务和实时数据流方面展现出卓越效能，为用户提供前所未有的精准与效率。
针对Ergo芯片的分析揭示了多个用于视频接收与传输的MIPI D-PHY及MIPI CSI-2实例的应用场景。原设计初衷虽聚焦于移动终端，但此规范迅速扩展至包括物联网边缘设备在内的更多移动范畴领域，并因此获得了广泛应用。
鉴于众多边缘计算装置通常由电池供电运行，其对能效的需求尤为关键。诸如家庭安全系统与可穿戴装备等物联网设备的特性要求高带宽、突发式通信以及不对称数据传输能力。正是在此背景下，MIPI规范因其优越性被广泛接纳，并旨在实现各组件间的无缝连接。
设计时，MIPI规范充分考量了系统在不同场景下的应用需求，旨在同时确保低功耗和高带宽传输性能，以及满足严格的电磁兼容性要求。综上所述，若设备涉及到使用多种组件，则MIPI规范的应用将对其性能提升与功能实现带来显著的助力。
感知Ergo处理器充分演绎了如何巧妙地利用MIPI规范的独特优势，以实现边缘计算设备的核心设计目标。选择集成MIPI D-PHY与MIPI CSI-2规范，不仅因其在能效和电磁干扰抑制方面的卓越表现，更是看中了它们作为行业标准的广泛接纳度以及丰富生态系统的支撑，这为感知Ergo处理器提供了坚实的技术基础与市场优势。
Mixel不仅提供经过FDSOI工艺验证的Perceive MIPI D-PHY CSI-2 TX 和MIPI D-PHY CSI-2 RX IP，这两款IP在移植到22FDX技术之前均已在硅片上进行了全面测试。选择FDSOI工艺的原因在于它能以更经济的成本提供低功耗与高成本性能的完美融合，这使得整体设计更加高效。此外，得益于FDSOI工艺中可编程衬底偏置电压的特点，其在确保高性能的同时还能实现较低的功率消耗和减小面积。
Mixel针对接收器领域提供了两种经过优化的2通道及4通道版本的CSI-2 D-PHY RX配置，均能支持MIPI D-PHY v2.1标准，并与v1.2、v1.1兼容。这些配置在高速模式下最高运行速度可达2.5Gbps/通道，在低功耗模式下的运行速度则可高达80Mbps/通道。
对于发射器部分，Mixel为Perceive设计的面积优化4通道CSI-2 TX D-PHY IP同样支持MIPI D-PHY v2.1标准，并具备高速传输模式以支持隧道功能。此IP的性能在下图中通过眼图得到了直观展示：在不同运行速度下的传输效果清晰可见。
Mixel与Perceive的合作取得了显著成果，借助其先进的IP解决方案，Perceive成功将产品投入了市场。
图六呈现了在每条线路以1.5吉比特/秒的速度运行时，Mixel D-PHY传输器的眼图，该图表生动地揭示了信号质量与数据流的动态相互作用。
请参阅图七，它详尽展示了在每车道2.5 Gbps速率下，Mixel D-PHY传输时的电眼图景。
在物联网连接系统中，实现云端与边缘计算之间的均衡是提升性能的关键策略。尽管云数据中心展现出强大的处理效能，但对于要求即时决策的应用场景而言，边缘设备能在减少延迟方面发挥决定性作用。
为了确保边缘装置能够承担起更高级的功能和实时需求，选择具备机器学习能力的处理器成为必要之举。Perceive Ergo AI 处理器正是为此而设，它旨在提升物联网设备的智能程度、降低决策延迟，并优化电池寿命与安全性等方面，通过这一途径将物联网技术推向一个更加智能化的新高度。
在边缘处理器的设计中，兼容各种物联网外围设备的接口是不可或缺的一部分。其中，MIPI CSI-2作为低功耗传感器和摄像头的行业标准，在提供高带宽应用时表现出色，特别适用于对能量效率有严格要求的物联网AI装置。
借助Mixel公司通过实际芯片验证的差异化MIPI CSI-2支持的MIPI D-PHY，Perceive能够以更高效的方式降低风险、缩短产品上市周期，并为客户提供具备高能效和竞争力的解决方案。这一策略不仅有助于在竞争激烈的AI边缘处理市场中脱颖而出，而且有望满足不断增长的市场需求。
