Ambiq 的 Ask the Expert 博客系列提供了來自 Ambiq 最聰明的專業人士的行業見解和技術專業知識。
在本文中，Ambiq 的人工智慧副總裁 Carlos Morales 在回答「您為什麼加入 Ambiq」的問題時闡述了他的知識、對卓越的承諾以及對人工智慧的熱愛？
我通過一個快樂的誤會找到了我的第一份工作。我的簡歷列出了“微碼”經驗，大多數公司都會認為這是我在大學項目中使用的一種深奧的編碼。不過，IBM 卻不是：“微碼”是他們“固件”的詞。在一次非常困惑的面試後，我搬到了矽谷並加入了 IBM。
九家公司、四家新創公司，以及無數的項目，後來我在搜尋時變得更加有意識。
When I first heard of Ambiq®, I nearly dismissed their claims of leveraging sub-threshold silicon design approaches out-of-hand: many other companies had tried to make sub-threshold work and failed, sometimes spectacularly. It was ‘common knowledge’ that sub-threshold wasn’t practical: sure, you could build a test chip, and maybe piece together a demo for CES, but the complexity, design, and manufacturing challenges made it impractical. Imagine my surprise and excitement when I realized Ambiq hadn’t just solved the sub-threshold puzzle but had taken that solution to market to the tune of millions of devices per month.
我驚呆了。
我的下一個擔憂是，將 AI 部署到 Ambiq 設備通常針對的邊緣設備是否現實——電池供電的設備，其計算和內存資源比 AI 通常處理的要小幾個數量級。在人工智慧領域，特別是在深度學習領域，記憶體從 32GB 開始，運算資源從每秒數百兆次操作開始，然後從那裡飆升，通常佔用數英畝的資料中心空間。
在這裡，我再次驚喜地發現了幾個強勁的趨勢，它們匯聚在一起，在這些微小的矽片上實現了複雜的人工智慧：
- 首先，一群人工智慧研究人員將目光轉向讓人工智慧變得更小，從而在量化、修剪和蒸餾技術方面取得了重大演算法進步。
- 其次，軟體堆疊已經成熟到一個充滿活力的人工智慧開發人員生態系統應運而生，產生了創新且有趣的人工智慧應用程式。
- 第三，這兩種趨勢導致了使人工智慧民主化的工具的創建，利用 AutoML 和低程式碼/無程式碼開發等技術，將人工智慧帶給每個人的資料和想法。
All that was missing was a way to bring these innovations to the mass market in a practical way. For example, consider smartwatches: many of their features are heavily reliant on AI (it’s how they know if you’re running or how they listen for your commands), but the intense computational requirements meant that either they ran out of battery in a day, or that they had to rely on a datacenter to perform the computation, using battery to transmit all that stuff back and forth, slowing the interaction down, and exposing your personal data in the process. Ideally, all that AI should run right on your wrist.
這就是 Ambiq 的耗電超能力的用武之地：
超高效運算是實現複雜人工智慧無處不在所需的最終趨勢
SPOT® means I can compute something ten times (or more) using the same power it usually takes to compute it once. It takes a while to mentally adjust to being an order of magnitude more capable than you are used to – it’s like jumping and suddenly finding yourself above the rooftops. The second jump, though, is a blast. Once you make that mental adjustment and start realizing what you can do with that extra power, that is where things get exciting.
技術是一個困難、具有挑戰性的領域，尤其是當你選擇像我整個職業生涯一樣處於最前沿時。當一切都是“零版”，並且你從頭開始創造一切時，勝利是罕見且來之不易的。它總是令人滿意，但並不總是很有趣。
這是 Ambiq 提醒我的另一件事：取悅您的客戶很有趣。吹噓你的人工智慧能力很有趣。獲勝很有趣。
在接下來的幾個月裡，我將寫以下一些主題：
- 受限的人工智慧研究趨勢和技術
- 省電技巧和權衡
- 新的人工智慧驅動功能很快就會出現在世界各地的邊緣裝置上
請繼續關注有關此主題的更多文章。
