随着人工智能算力需求指数级增长，AI加速器正从云端向边缘端加速渗透，其工作频率突破GHz级、集成度突破千亿晶体管，导致电磁干扰(EMI)问题呈现“高密度、强耦合、动态化”特征。传统基于静态测试的电磁兼容(EMC)设计范式已难以满足实时性要求，基于神经网络推理的实时电磁干扰预测与动态滤波技术应运而生，通过构建“感知-预测-抑制”闭环系统，实现EMI从被动治理到主动防控的范式跃迁。
随着5G网络普及与物联网设备爆发式增长，边缘计算正从概念验证走向规模化部署。据IDC预测，2025年全球边缘数据量将占总体数据量的50%，这对边缘节点的实时处理能力提出严苛要求。在此背景下，AI加速器的DSP化趋势与可重构计算单元的动态调度策略，成为突破边缘推理性能瓶颈的关键技术路径。
在当今科技飞速发展的时代，工业领域正经历着深刻的变革。随着人工智能(AI)技术的不断演进，工业 + AI 2.0 时代已然来临，为工业生产带来了前所未有的机遇与挑战。在这场变革中，STM32 产品线凭借其卓越的性能和丰富的功能，成为了赋能工业 + AI 2.0 时代的关键力量。
在当今数字化时代，边缘 AI 正以前所未有的态势改变着我们的生活与产业格局。从智能安防到自动驾驶，从医疗健康到工业制造，边缘 AI 的身影无处不在。然而，要实现边缘 AI 的全面适用，仍面临诸多挑战，而负责任的赋能技术则成为攻克这些难题的关键所在。
在AI算力需求指数级增长的背景下，NVIDIA BlueField-3 DPU凭借其512个NPU核心和400Gbps线速转发能力，为机器学习推理提供了革命性的硬件卸载方案。通过将PyTorch模型量化至INT8精度并结合DPU的硬件加速引擎，某头部云服务商在BlueField-3上实现了ResNet50推理延迟从12ms压缩至2ms的行业突破，同时保持Top-1准确率达75.8%。
AXI（Advanced eXtensible Interface）突发传输是AMBA 4.0协议的核心特性，通过单地址周期内连续传输多数据单元，显著提升系统总线效率。本文从体系结构角度系统分析AXI突发传输的工作机制、协议规范、性能模型及应用场景。研究表明，合理配置突发参数可提升数据传输效率3-8倍，但需权衡延迟、功耗与硬件复杂度。随着异构计算发展，AXI突发传输在Zynq MPSoC等平台已成为加速数据密集型应用的关键技术。
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
