在9月底，MIPI联盟举办了DevCon会议。会议上有几场精彩的演讲。其中一个项目名为“AI边缘设备的MIPI CSI-2/MIPI D-PHY解决方案”，作者是Mixel的Ashraf Takla。看到每天大量关于应用程序走向边缘的技术新闻，人们可能会认为几乎每个应用程序都走向了边缘。Ashraf做了一项工作，确定了云和边缘处理如何互补，以及为什么适当的分区对实现最优系统性能很重要。他还解释了为什么MIPI接口非常适合AI边缘设备。以下是Mixel在MIPI DevCon上介绍的内容：
虽然理论上一切都可以在边缘或云中处理，但某些功能需求驱动着边缘和云处理决策。其中包括：
•要求有利于边缘处理决策；
•低延迟，以便实时或接近实时地做出决策；
•减少虚假通知，提高电池寿命;边缘处理也需要更少的带宽，从而可以节省更多的电力；
•安全和隐私;通过最小化/消除将原始数据传输到云进行处理来减少安全漏洞的机会；
•由于宽带/移动连接不可用，需要本地处理；
•通过减少带宽使用来最小化连接成本，即使连接可用；
•有利于云处理决策的需求；
•Edge没有高容量的计算性能;对于复杂的机器学习和建模至关重要；
•大存储容量；
•能够以增量成本扩展存储和计算资源；
•数据中心数据的高安全性(但在数据传输过程中存在风险)；
•易于维护和升级硬件；
下面是一个功能需求对比表，Mixel将边缘和云计算放在了一起比较。
MIPI
在电子世界中，接口比比皆是。无论是系统之间还是芯片之间的接口，它们都是基于标准的。标准确保兼容性和互操作性。其中一个被广泛采用的接口是MIPI。最初，它的开发是为了标准化手机行业的接口。MIPI不仅击败了其他竞争标准，还扩展了它的用例。它被用于比最初开发时更多的应用程序中。这就是MIPI的全称不再被使用的原因。
为什么MIPI对AI边缘设备有吸引力
虽然MIPI已经是受欢迎的接口之一，但由于人工智能(AI)驱动的市场激增，MIPI的需求正在迅速增长。无论是物联网应用还是汽车应用，它们都使用大量传感器来收集数据，以做出基于人工智能的决策。这些数据需要被处理，以便在现场做出实时决策。由于这种低延迟需求，基于云数据中心的处理正在让位于人工智能边缘处理。
许多AI边缘应用程序具有非常低的功耗和严格的电磁干扰要求。同时，它们也有合理的带宽需求。MIPI能够满足所有这三个需求。这扩展了MIPI设备的范围，许多设备是电池供电的，并且可以随身携带。
其他
在发布会上，Mixel还介绍了一款基于Global Foundries 22FDX工艺的边缘AI处理器，该处理器使用了MIPI D-PHY。来自Mixel客户感知的Ergo推理处理器可以用于在边缘做出决策。这次演讲讨论了该处理器在各种目标应用程序中的用例。
Ashraf还用一张幻灯片总结了Perceive选择完全耗尽绝缘体硅(FDSOI)工艺技术来实现Ergo SoC背后的基本原理。这与Mixel之前完成的工作有关，这些工作发表在了EE Times上
总结
系统在云计算和边缘设备上进行的计算之间进行划分的方式很重要。这将有助于优化系统性能，并决定了特定产品的可行性。AI边缘设备使用多种感知方式(视觉和听觉)来解决特定问题。MIPI规范从头开始设计，以实现边缘设备的低功耗、高带宽要求。实现MIPI PHY和边缘芯片的工艺技术选择是一项重要的决策。
原文链接：
https://semiwiki.com/mobile/304780-a-mipi-csi-2-mipi-d-phy-solution-for-ai-edge-devices/
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