Codasip發(fā)布全新RISC-V嵌入式內(nèi)核支持AI/ML邊緣定制
處理器設(shè)計(jì)自動(dòng)化領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者Codasip于近日發(fā)布了其L31和L11兩款新產(chǎn)品,它們是相關(guān)產(chǎn)品系列中專為定制處理器而優(yōu)化的最新低功耗嵌入式RISC-V處理器內(nèi)核?;谶@些新內(nèi)核,客戶可以很方便地使用Codasip Studio工具去定制處理器設(shè)計(jì),以支持諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)等具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用,包括例如物聯(lián)網(wǎng)(IoT)邊緣計(jì)算等極小型化的、功率受限的應(yīng)用。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202202/431485.htm在物聯(lián)網(wǎng)/工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IoT/IIoT)等邊緣計(jì)算設(shè)備上部署AI/ML將獲益良多,可有助于提高安全性、降低功耗,以及減少實(shí)時(shí)處理的延遲。由于AI/ML的算法類型屬于計(jì)算密集型,并且嵌入式系統(tǒng)內(nèi)部資源有限,因此需要使用定制處理器才能提供足夠的性能。為此,Codasip L31/L11嵌入式內(nèi)核運(yùn)行在谷歌的TensorFlowLite for Microcontrollers上,并利用Codasip Studio工具來(lái)定制一類全新的嵌入式AI*內(nèi)核,因此特別適用于空間和功率開(kāi)銷極其有限的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。
Codasip首席技術(shù)官Zdeněk P?ikryl表示:“通過(guò)購(gòu)買RISC-V處理器高級(jí)描述語(yǔ)言CodAL的授權(quán),使Codasip客戶獲得了一套完整架構(gòu)許可,從而可去實(shí)現(xiàn)ISA和微體系架構(gòu)的定制。隨著新L11/31內(nèi)核的問(wèn)世,方便了我們?cè)诔叽绾凸β适芟薜那度胧教幚砥髟O(shè)計(jì)中加入客戶所需的功能,如邊緣人工智能等。”
長(zhǎng)期以來(lái),Codasip的內(nèi)核可定制功能是公司成功的基石,這也是目前全球已有超過(guò)20億顆處理器使用了Codasip IP的原因。除了更容易定制內(nèi)核以匹配特定的嵌入式設(shè)計(jì)以外,Codasip還增強(qiáng)了兩種新內(nèi)核的性能使其能夠支持更高主頻。
現(xiàn)有的處理器并不能很好地加載人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用;同時(shí),器件的數(shù)據(jù)類型、量化模型和性能需求也因應(yīng)用不同而差異巨大。Codasip提供的“創(chuàng)造差異化設(shè)計(jì)”模式意味著使用其Studio工具的客戶,可以根據(jù)其特定系統(tǒng)、軟件及應(yīng)用程序的要求來(lái)定制處理器。同樣地,低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中嵌入式設(shè)備的資源也極為有限:內(nèi)存有限,指令集也有限,但器件開(kāi)發(fā)人員還需要保證此類器件具有功耗低和內(nèi)生安全性等特性,并且能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)和通信。
Codasip Studio RISC-V設(shè)計(jì)工具可以提供定制的指令,它們特別適合用來(lái)開(kāi)發(fā)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)處理器。通過(guò)將TensorFlow Lite for Microcontrollers** (TFLite Micro)、RISC-V定制指令以及Codasip處理器設(shè)計(jì)工具三者相結(jié)合,就可以為嵌入式的、高效率的邊緣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理功能帶來(lái)了更多優(yōu)勢(shì),包括低延遲、高安全性、快速通信和低功耗等。而這些優(yōu)勢(shì)對(duì)于新興物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)邊緣應(yīng)用而言至關(guān)重要,能夠在此類應(yīng)用中實(shí)時(shí)運(yùn)行AI/ML任務(wù)正在迅速成為系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)的一項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)特性。
Codasip的最新L31和L11處理器內(nèi)核是業(yè)內(nèi)首批支持TFLite Micro的內(nèi)核,但支持范圍僅限適用于Codasip的整個(gè)RISC-V內(nèi)核產(chǎn)品組合。
通過(guò)采用TensorFlow Lite AI框架來(lái)支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Codasip RISC-V處理器IP因此特別適合那些計(jì)劃在其AI/ML器件的內(nèi)核中加載市場(chǎng)領(lǐng)先性能的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員。同時(shí)憑借著邊緣處理器功能性,Codasip定制化設(shè)計(jì)的性能也為那些關(guān)鍵任務(wù)型嵌入式物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用帶來(lái)了高實(shí)時(shí)性優(yōu)勢(shì)。
背景
*Codasip的嵌入式AI是嵌入式軟件中的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)功能在器件級(jí)上的應(yīng)用,可支持小型物聯(lián)網(wǎng)嵌入式設(shè)備能夠在邊緣流暢地運(yùn)行人工智能模型,并且能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)通信。從安全角度來(lái)看,這樣可以最大限度降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間和用電成本,并且不再需要使用通信硬件。同時(shí)這種應(yīng)用模式對(duì)于關(guān)鍵任務(wù)型工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)基礎(chǔ)設(shè)施而言非常重要,其中邊緣人工智能算法可以從各種傳感器中收集數(shù)據(jù),并實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和報(bào)告系統(tǒng)故障。
**TensorFlow Lite for Microcontrollers是專門用于嵌入式系統(tǒng)的人工智能(AI)框架,它有效地解決了存儲(chǔ)器和功耗限制等問(wèn)題。由于支持各種微架構(gòu),其特別適用于供應(yīng)商特有的優(yōu)化項(xiàng)目。這一特性與Codasip的處理器設(shè)計(jì)自動(dòng)化工具實(shí)現(xiàn)了完美的匹配,有效地簡(jiǎn)化了特定領(lǐng)域的加速器開(kāi)發(fā)流程,并且使Codasip客戶能夠快速、輕松地為物聯(lián)網(wǎng)打造適合特定應(yīng)用的嵌入式AI/ML器件。
評(píng)論