Гибридное устройство объединяет архитектуры DSP и MCU

CEVA анонсировала гибридный процессор CEVA-BX и технологию распознавания речи WhisPro. CEVA-BX сочетает в себе функции процессора цифровых сигналов (DSP) и микроконтроллера (MCU) в одном устройстве, предназначенном для удовлетворения растущих потребностей как в обработке сигналов, так и в вычислительных возможностях в различных областях применения, включая Интернет вещей, потребительские товары, автомобилестроение и др. промышленный. По заявлению компании, новое семейство устраняет пробел в производительности обработки сигналов микроконтроллерами и гибкость DSP, которые ограничивают возможности разработчиков легко удовлетворять возникающие требования к сотовому IoT, объединению датчиков, логическому выводу нейронных сетей и т. Д.

Хотя DSP, MCU и специализированные процессоры остаются лучшим выбором для большинства четко определенных рабочих нагрузок, новые приложения представляют смешанные рабочие нагрузки. В результате разработчики обнаруживают, что им нужно либо комбинировать MCU и DSP в более сложных конструкциях, либо соглашаться на компромисс в производительности обработки сигналов или гибкости управления. Семейство CEVA-BX разработано для поддержки приложений со смешанными рабочими нагрузками за счет архитектуры, сочетающей возможности параллельной обработки с расширенными функциями микропроцессора (рисунок 1).

щелкните, чтобы увеличить изображение

Рис. 1. Блок-схема CEVA-BX. (Источник:CEVA)

Построенная на основе конвейера переменной длины (максимум 11 этапов), архитектура объединяет два скалярных блока обработки (SPU) с встроенной поддержкой сложных математических операций, БПФ, ускорения деления и дополнительной поддержки плавающих операций с двойной, одинарной и половинной точностью. -точечные единицы. Кроме того, набор команд поддерживает операции с одной инструкцией и множественными данными (SIMD), необходимые для векторной обработки в нейронных сетях и других алгоритмах. Для поддержки управляющих операций типа MCU архитектура сочетает в себе архитектуру набора инструкций с полной поддержкой типа C с большим регистровым файлом общего назначения и буферами для ветвления и циклами, предназначенными для уменьшения размера кода и повышения быстродействия. Подсистема полностью кэшированной памяти поддерживает 4 ГБ пространства для программ и данных, обеспечивая полный контроль над страницами памяти и выделенными мастер-портами для каждого из них. Для еще более сложных приложений разработчики могут использовать автоматические механизмы управления очередью и буфером CEVA-Connect для интеграции сопроцессоров и создания кластера ядер CEVA-BX (рисунок 2).

Рисунок 2. Передача данных CEVA-Connect. (Источник:CEVA)

CEVA-BX изначально предлагается в двух конфигурациях:CEVA-BX1 с одним 32X32-битным MAC и четырьмя 16X16-битными MAC-адресами и CEVA-BX2 с четырьмя 32X32-битными MAC-адресами и восьмеричными 16X16-битными MAC-адресами, которые также могут поддержка 16 × 8-битных и 8 × 8-битных операций MAC. CEVA-BX2 предназначен для интенсивных рабочих нагрузок, таких как управление 5G PHY, формирование диаграммы направленности с помощью нескольких микрофонов и нейронные сети для распознавания речи со скоростью до 16 GMAC в секунду. CEVA-BX1 обслуживает рабочие нагрузки DSP низкого и среднего уровня, такие как сотовый Интернет вещей, стеки протоколов и постоянное объединение датчиков, со скоростью до 8 GMAC в секунду. Безопасность обеспечивается с помощью специальных доверенных режимов выполнения, чтобы соответствовать строгим стандартам безопасности. Семейство CEVA-BX сопровождается комплексной цепочкой инструментов для разработки программного обеспечения, включая усовершенствованный компилятор LLVM, отладчик на основе Eclipse, вычислительные библиотеки DSP и нейронной сети, поддержку нейронных сетей, таких как Android NN API, ARM NN и Tensorflow Lite, а также выбор ведущих в отрасли операционных систем реального времени (RTOS). Для получения дополнительной информации посетите страницу продукта CEVA-BX.

Распознавание речи WhisPro

Отдельно CEVA объявила о своей технологии WhisPro, предназначенной для ускорения внедрения интеллектуальных продуктов с голосовой активацией, которые подключаются к облачным сервисам голосового помощника, таким как Amazon Alexa, Google Assistant, Baidu DuerOS и другим. Разработанная для постоянно включенных пограничных устройств, технология построена на модели масштабируемой рекуррентной нейронной сети (RNN), которая способна обрабатывать одну триггерную фразу, а также одновременные множественные триггерные фразы для поддержки нескольких помощников ИИ. Разработанный со встроенной помехозащищенностью, WhisPro обеспечивает скорость распознавания фраз-пробуждений, не зависящую от говорящего, более 95% при минимальном потреблении энергии и требованиях к обработке. Для еще большей помехоустойчивости разработчики могут комбинировать WhisPro с технологией подавления шума ClearVox от CEVA. Работая в тандеме, WhisPro и ClearVox предоставляют устойчивое к шуму программное решение для голосовой активации, разработанное для работы на устройствах CEVA CEVA -TeakLite-4, CEVA -X2 и CEVA -BX. Для получения дополнительной информации посетите страницу продукта CEVA WhisPro.