AI時代: 無損編碼自由轉換和軟體定義硬件

主題：AI Era: 編碼無損自由轉換，與軟定義硬件

作者：易樂+易樂GenAI 個人助理系統

插圖：BING

引言/題外話

最近我在研究多代理生成AI，這篇文章是從眾多資料中提煉而成的精華。我已經移除了許多難懂的專業術語和資訊，以便讓更多人能夠理解！

易樂+BING

**多智能體系統（Multi-Agent Systems，MAS）**是一個應用於企業的強大工具，尤其在生成式人工智能（Generative AI）領域中。讓我們探討一下這個主題：

1. 生成式AI（GenAI）：GenAI是一個快速發展的領域，它使用大型語言模型（LLMs）和先進的方法來生成與人類創作相似的內容。這些模型可以根據不同的訓練數據、參數和目的生成不同的結果。
2. 單一智能體限制：使用單一智能體的能力有限。多智能體系統（MAS）允許不同智能體（包括人工和合成的智能體）之間進行互動。
3. 多智能體系統的優勢：
4. • 協作解決複雜任務：MAS可以自動協調不同智能體的合作，解決複雜的問題。
   • 代碼生成和執行：智能體可以生成代碼並執行任務，從而提高效率。
   • 即時更新：MAS可以根據最新信息做出決策，提高準確性。
   • 個性化互動：智能體之間可以進行個性化的互動，提高用戶體驗。
4. 預測：根據Gartner的預測，到2026年，超過80％的企業將使用生成式AI API和模型，或在生產環境中部署GenAI-enabled應用程序，而這一比例在2023年還不到5％1。

總之，多智能體系統是企業成功的秘密武器，它們可以協助生成式AI更好地應用於不同場景，提高效率並改善用戶體驗。

易樂+BING

易樂觀點:先來一個應用例子，群聯AI SSD 聲稱可以用AI 技術把部份SSD 動態轉成Vram，跑Llama3 70B 正正可受惠這技術，很難找到詳細資料，下面這篇已經算是說得比較簡潔。 https://www.techbang.com/posts/113987-gtc-24-phison-aidaptiv

編碼無損自由轉換，與軟定義硬件和AI Anywhere綜合應用例子

## 群聯 aiDAPTIV+ AOI 方案如何讓本地 SSD 跑更快？根據群聯電子股份有限公司的新聞稿，其自主研發的 AI 落地應用服務方案 aiDAPTIV+ AOI 能夠幫助品牌與供應鏈夥伴提升生產線 AOI 直通率。以下是 aiDAPTIV+ AOI 方案如何讓本地 SSD 跑更快的關鍵資訊：* **整合 SSD 的 AI 運算架構：** aiDAPTIV+ AOI 方案利用群聯獨創的整合 SSD 的 AI 運算架構，將大型 AI 模型做結構性拆分，並將模型參數隨應用時間序列與 SSD 協同運行。* **最大化可執行的 AI 模型：** 透過整合 SSD 的 AI 運算架構，aiDAPTIV+ AOI 方案可以在有限的 GPU 與 DRAM 資源下，最大化可執行的 AI 模型。* **降低硬體建構成本：** aiDAPTIV+ AOI 方案可以有效降低提供 AI 服務所需投入的硬體建構成本。* **提升 AOI 直通率：** aiDAPTIV+ AOI 方案可以幫助提升生產線 AOI 直通率，進而降低人力檢測所導致的良率不穩定性。

易樂+Chat GPT

易樂觀點:No code <>Python<>C<>MachineCode，已接近可以無損自由轉換了，高階語言開發MCU，全面化的軟件定義硬件(SDH)，都受惠於GenAI 的強大能力而全面改變整個生態！

碼無損自由轉換

編碼的無損自由轉換在軟體開發領域中確實具有重要性。透過適當的轉換工具，將程式碼轉換成其他語言的形式，可以帶來多種好處，例如提升程式的可維護性、加速開發過程、擴大程式的應用範圍等。

將COBOL程式碼轉換回Python，可以使程式更容易維護和修改，因為Python具有更直觀和現代的語法結構。此外，將Python轉換為機器碼（Machine Code）也可以提升效能，這對於需要高效執行的應用程序非常重要。

另外，編碼自由轉換的能力還可以實現不同程式語言之間的整合。例如，將用Python編寫的走馬燈程式轉換為Arduino C，使其可以在Arduino平台上運行。同樣地，將Python轉換為8051等其他平台的程式碼也是可行的。這種轉換能力使得開發者能夠更方便地在不同的環境中使用他們熟悉的語言。

此外，逆向轉換也是可能的，例如將程式碼從Arduino C逆向轉換回Java。這種能力使得開發者能夠在不同的語言之間進行自由切換，根據具體的需求和環境選擇最合適的開發方式。

編碼壓縮轉換技術的發展確實為高階開發提供了新的可能性。"No code program"（無程式碼編程）的理念正在崛起，它提供了更高層次的抽象，使得開發者可以更快速地開發嵌入式系統和微控制器應用。這樣的技術進步有望推動嵌入式系統領域的創新和發展。

然而，需要注意的是，編碼轉換工具的成熟度和可靠性仍然是一個重要的問題。雖然轉換過程中可能會有一些問題和修正的需要，但隨著技術的不斷進步，相信這些工具的成熟度將會提高，使得編碼轉換更加準確和可靠。

易樂 + Llama-3-70b-Inst-FW + Gemini Pro 1.5

易樂觀點:新世代AI軟件導向SDH硬件設計，將帶來大量的成本下降，品質上升和使用週期延長，不同軟硬件版本可以高度相容，自由切換和組合，還有硬件虛擬化！

## 軟件定義硬件 (SDH)

軟件定義硬件 (SDH) 指的是設計和實現可通過軟件動態配置、優化和調整的硬件系統的概念。換句話說，SDH 允許硬件像軟件一樣在運行時重新配置和重新編程，以滿足不斷變化的需求並優化性能。

SDH 通常通過使用可編程硬件組件來實現，例如現場可編程門陣列 (FPGA)、专用集成电路 (ASIC) 和片上系統 (SoC) 設備。這些組件可以使用軟件工具和框架重新配置和重新編程，從而創建自適應和靈活的硬件系統。

## 數據科學和人工智能時代的軟件定義硬件 (SDH) 設計模式

在數據科學和人工智能時代，SDH 設計模式應側重於實現硬件系統的靈活性、適應性和優化，以支持人工智能和數據科學工作負載的快速發展。以下是一些適用於此時代 SDH 的設計模式：

1. **模型驅動設計模式：**

- 使用人工智能模型生成和優化特定工作負載的硬件配置。

- 實現模型驅動設計工具，可以從人工智能模型生成 HDL（硬件描述語言）代碼或 FPGA 配置。

2. **硬件-軟件協同設計模式：**

- 共同設計硬件和軟件組件，以優化性能、功耗和資源利用率。

- 使用協同設計工具和框架來開發優化的硬件和軟件組件。

3. **可重配置架構模式：**

- 設計可動態重新配置的硬件架構，以適應不斷變化的人工智能和數據科學工作負載。

- 使用可在運行時重新編程的 FPGA、ASIC 或 SoC 實現可重配置架構。

4. **人工智能驅動的資源管理模式：**

- 使用人工智能模型動態分配和管理硬件資源，例如計算、內存和帶寬。

- 實現人工智能驅動的資源管理系統，可以優化資源利用率並最大程度地降低功耗。

5. **軟件定義互連模式：**

- 設計硬件組件之間的互連，可以使用軟件動態配置和優化。

- 使用 PCIe、NVLink 或專有互連等協議實現軟件定義互連。

6. **硬件加速人工智能模式：**

- 設計可以加速人工智能和數據科學工作負載的硬件加速器，例如機器學習、深度學習和數據分析。

- 使用可針對特定人工智能和數據科學工作負載進行優化的 FPGA、ASIC 或 SoC 實現硬件加速器。

7. **開源硬件模式：**

- 設計可以由社區修改和擴展的開源硬件平台。

- 使用開源 HDL（例如 RISC-V 或 OpenRISC）實現開源硬件平台。

通過應用這些設計模式，SDH 可以實現創建自適應、靈活和優化的硬件系統，以支持人工智能和數據科學工作負載的快速發展。

易樂+Gemini Pro

易樂觀點：SDH 延申閱讀，因法規、技術、人類適應性等種種問題，AI 用於產品開發仍然是輔助性的！就如腳踏車，換機車再換超跑，但產品開發仍未到無人駕駛！

## GenAI 对 AI_MCU 和 Software defined hardware 带来的冲击！

**GenAI** 作为一种大型语言模型，对 AI_MCU 和 Software defined hardware 带来的冲击主要体现在以下几个方面：

**1. 效率提升：** GenAI 可以帮助开发人员更快速、更高效地开发 AI_MCU 和 Software defined hardware 应用程序。

* GenAI 可以自动生成代码，减少开发人员的编码工作量。

* GenAI 可以帮助开发人员调试和优化代码，提高代码质量和运行效率。

* GenAI 可以帮助开发人员理解和学习 AI_MCU 和 Software defined hardware 相关的技术知识，缩短学习曲线。

**2. 功能扩展：** GenAI 可以帮助开发人员开发更具创意和功能的 AI_MCU 和 Software defined hardware 应用程序。

* GenAI 可以帮助开发人员将自然语言指令转换为代码，实现更直观和便捷的开发方式。

* GenAI 可以帮助开发人员将 AI 技术应用到更广泛的领域，例如医疗、教育、金融等。

* GenAI 可以帮助开发人员开发更智能和个性化的 AI_MCU 和 Software defined hardware 应用程序。

**3. 降低成本：** GenAI 可以帮助开发人员降低开发成本和时间成本。

* GenAI 可以帮助开发人员减少对专业开发人员的依赖，降低人力成本。

* GenAI 可以帮助开发人员缩短开发周期，降低时间成本。

* GenAI 可以帮助开发人员减少开发错误，降低维护成本。

**4. 潜在风险：** 尽管 GenAI 带来了许多好处，但也存在一些潜在风险。

* GenAI 可能被用于开发恶意软件或其他有害程序。

* GenAI 可能被用于窃取或泄露用户数据。

* GenAI 可能被用于传播虚假信息或进行其他不道德行为。

**总而言之，GenAI 对 AI_MCU 和 Software defined hardware 带来了巨大的冲击，它将帮助开发人员更快速、更高效地开发更具创意和功能的应用程序，同时降低开发成本和时间成本。 然而，我们也应该警惕 GenAI 带来的潜在风险，并采取措施来确保它的安全和负责任使用。**

**以下是一些额外的信息：**

* GenAI 是由 Google 开发的大型语言模型，它可以理解和生成人类语言。

* AI_MCU 是指人工智能微控制器，它是一种专门用于运行人工智能应用程序的微控制器。

* Software defined hardware 是指通过软件来定义硬件功能的硬件平台。

* GenAI 可以与 AI_MCU 和 Software defined hardware 相结合，开发出更智能和更强大的应用程序。

**希望我的回答对您有所帮助！**