AI算法正在稳步移动到的IoT边缘设备，带来的实时性能，功率效率和增强的安全方面的优点。一个流行的实现在边缘的人工智能（AI）是用语音控制智能扬声器。

据一项调查商业内幕智能，多达的美国受访者一半报道生活在语音功能的AI设备的家庭。智能音箱最常见的应用是音频监听，多方打听，和购物，但不一定购买，根据eMarketer的。

市场引入电池供电的智能音箱是一定要发现更多的用例的智能扬声器和帮助推动进一步的市场增长。从电源线是不受限制的，用户可以围绕他们从一个房间移到他们的智能音箱的房间，或外面庭院或游泳池 - 基本上任何地方有互联网连接。

操作的AI模式

AI依赖于操作的两种不同的模式。首先是学习或训练阶段，在机器学习算法，用于创建工作模式。该推断阶段是基于训练的系统解释数据在哪里。这方面的知识通常存在于推理表的形式在设备上。对于边缘设备，用户体验在很大程度上受推断阶段的性能影响。

智能扬声器发出的功能，如唤醒或认字使用推理表。对于一个特定的口语和使用存储的推理表智能扬声器监听以确定它是否只是听到这个词是其预定唤醒字。

闪存注意事项

由于这些系统在很大程度上依赖于代码和数据存储，系统性能和成本都直接依赖于存储器的性能和成本。当设计用于执行AI算法的电池供电的边缘设备，建筑师必须重新审视其系统的内存体系结构。

在文章中，“选择合适的快闪记忆体为您的电池供电AI音箱带语音控制” Adesto的巴德佩德森检查内存架构的不同选择，用于实现智能电池扬声器的推断阶段。

一个友好的用户体验的两个关键因素在这篇文章中得到解决：

• 用户希望延长电池的使用寿命，所以系统必须具有超低的能耗，同时在空闲状态
• 用户期望从设备立即作出反应，一旦他们讲他们的命令字，所以响应时间要快

对于内存配置为AI更详细的比较，检查了白皮书“AI在边缘：不要忘了回忆“。

本文考察：

• 考虑选择一个存储架构AI应用亚博国际官网平台网址
• 不同选项之间的折衷，包括外部DRAM，外部四SPI闪存，内部嵌入式闪存
• 使用串行NOR闪存装置具有用于代码，数据和八进制SPI的方法执行就地操作