生成式人工智慧即將革新嵌入式系統嗎？ ChatGPT 和 Gemini 等大型語言模型 (LLM) 的出現，展現了生成式人工智慧的巨大潛力，但這些模型資源消耗巨大，需要強大的運算能力。硬體資源有限的嵌入式系統如何利用這項技術？答案在於適應和創新。

## 生成式人工智慧為嵌入式系統帶來的優勢

儘管面臨挑戰，生成式人工智慧對嵌入式系統的吸引力依然強大。它能夠「記憶」並理解新數據的上下文，為建立更聰明、更自主的系統打開了大門。這意味著更好的自然語言理解、文字生成、複雜指令的執行以及對感測器輸入更聰明的回應。試想一下，智慧眼鏡可以提供即時翻譯，或者醫療設備可以學習使用者行為並做出自主決策。這些可能性正在推動邊緣運算領域對生成式人工智慧的需求。

## 克服硬體限制

大型語言模型 (LLM) 的記憶體佔用通常以 TB 為單位，這構成了一個巨大的障礙。即使採用量化等技術，將這些模型縮小到嵌入式系統的限制範圍內幾乎是不可能的。解決方案在於完全繞過語言模型（LLM），轉而採用專為資源有限環境設計的模型。小型語言模型（SLM）、卷積神經網路（CNN）和循環神經網路（RNN）結合生成式人工智慧元素，正逐漸成為可行的替代方案。

## 控制電路的未來

這些專為邊緣運算量身定制的新型人工智慧模型對控制電路提出了獨特的要求。如今的人工智慧電路在人臉辨識和關鍵字辨識等任務上表現出色，能夠達到每秒數百千兆運算（GOPS）。然而，到2030年，邊緣運算的生成式人工智慧需要實現每秒10兆次運算（TOPS）的飛躍。這就需要結合CPU、GPU和專用神經處理單元（NPU）的先進架構，同時也要維持能源效率和成本效益。嵌入式系統的未來在於能夠處理生成式人工智慧運算需求的控制電路，為各種應用帶來智慧和自主能力。