Микросхема AI нацелена на периферийные устройства с низким энергопотреблением

Kneron, стартап искусственного интеллекта и IP из Сан-Диего и Тайваня, запустил AI SoC, который представляет собой обновленную версию IP-модуля нейронной обработки (NPU). KL720 также оснащен сопроцессором Cadence DSP AI и ядром Arm Cortex M4 для управления системой. В то время как AI SoC следующего поколения от Kneron нацелена на маломощные периферийные устройства и устройства для умного дома, такие как видеодомофоны и роботы-пылесосы, KL720 «может использоваться во всем, от Tesla до тостера», - сообщает компания.>

Кнерон утверждает, что этот чип второго поколения превосходит чипы линейки Intel Movidius и Google Coral Edge TPU с точки зрения энергоэффективности. Блок NPU KL720 может выполнять 1,4 TOPS, в то время как вся SoC, включая дополнительные ядра DSP и Cortex M4, составляет 0,9 TOPS / Вт. Этого достаточно для обработки изображений с разрешением 4K и видео до разрешения Full HD 1080p. Это выгодно отличается от чипа Kneron предыдущего поколения, KL520, выпущенного в мае 2019 года, который может достигать 0,3 TOPS при 0,6 TOPS / Вт.

Kneron KL720 AI SoC включает NPU IP компании вместе с сопроцессором DSP AI и ядром управления системой Cortex M4 (Изображение:Kneron)

В то время как чип предыдущего поколения был предназначен исключительно для обработки изображений, AI SoC следующего поколения Kneron также хорошо подходит для обработки звука. С ростом популярности интерфейсов голосового управления растет спрос на обработку ИИ внутри периферийного устройства, поскольку она быстрее и дешевле, чем обработка в облаке, и обеспечивает конфиденциальность пользователей. Кнерон говорит, что KL720 обладает достаточной вычислительной мощностью, чтобы распознавать «целый словарь слов», намного превосходя конкурирующие чипы, которые могут распознавать только определенные слова пробуждения.

Kneron демонстрирует клиентам прототип KL720 как минимум с января. Основанная в 2015 году, компания начала разрабатывать модели искусственного интеллекта для различных вариантов использования, включая распознавание лиц. Помимо микросхемы искусственного интеллекта, компания лицензирует свой NPU IP; версия NPU в KL720 уже успешно интегрирована с IP-процессором Cadence Tensilica Vision P6 DSP и IP-процессором ARC от Synopsys.

Ключ, который позволяет NPU работать как с изображениями, так и со звуком, - это его реконфигурируемая конструкция.

«Мы разбиваем основные фреймворки ИИ и модели [сверточной нейронной сети] на базовые строительные блоки и реконфигурируем их в зависимости от того, какое приложение необходимо и с какой структурой ИИ мы работаем, чтобы наши решения могли адаптироваться и ускорять соответствующие модели CNN», Об этом EE Times сообщил генеральный директор Kneron Альберт Лю. в более раннем интервью.

«Например, ResNet (для распознавания лиц) и LSTN (для распознавания голоса), хотя один является звуковым, а другой - визуальным, имеют общие строительные блоки», - сказал Лю. «В то время как другим поставщикам решений может потребоваться поддержка их независимыми решениями, решение Кнерона реконфигурирует общие строительные блоки в нашем реконфигурируемом механизме ИИ, чтобы в режиме реального времени мы могли поддерживать различные модели, такие как ResNet и LSTM, на основе приложения ИИ».

Kneron KL720 может обрабатывать как видео, так и аудио (Изображение:Kneron)

Kneron также недавно анонсировал Kneo, частную ячеистую сеть компании для подключенных датчиков на базе искусственного интеллекта. Kneo разработан, чтобы позволить устройствам потребителя (по крайней мере, тем, которые включают чип Kneron) работать вместе без отправки каких-либо данных в облако. Вместо этого данные хранятся локально и защищены блокчейном. Компания заявила, что Kneo также позволит потребителям хранить свои данные вдали от «больших технологий» и даже продавать свои собственные данные на своих условиях, если они того пожелают.

Образцы KL720 будут доступны «скоро».

>> Эта статья была первоначально опубликована на наш дочерний сайт EE Times.