隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與AI快速發(fā)展,摩爾定律卻在逐步放緩,從架構(gòu)設(shè)計(jì)上尋求創(chuàng)新就成了當(dāng)下芯片設(shè)計(jì)的主流解決方案,尤其是在低功耗的AI加速器芯片上。這些用于邊緣端的AI加速器芯片彌補(bǔ)了傳統(tǒng)傳感器方案計(jì)算能力缺乏或算力有限的問題,讓傳感器專注于感知層的提升,而算力上的提升和應(yīng)用場(chǎng)景上的擴(kuò)展,則可以放心交給低功耗AI芯片解決。
低功耗芯片也不缺席AI訓(xùn)練
全新興起的這股邊緣AI熱,自然也對(duì)不少傳統(tǒng)半導(dǎo)體廠商產(chǎn)生了沖擊,為此他們也開始發(fā)力邊緣AI領(lǐng)域,羅姆正是其中之一。去年,羅姆宣布已經(jīng)開發(fā)出了用于IoT邊緣計(jì)算的端側(cè)學(xué)習(xí)AI芯片,其功耗甚至可以做到低至30mW。該芯片集成了羅姆自研的8位CPU tinyMicon MatisseCORE,以及2萬門的AI加速器AxlCORE-ODL。
羅姆端側(cè)AI芯片原型架構(gòu) / 羅姆
Matisse這一CPU不僅做到了極小的面積,在性能上也要超過尋常的8位CPU,甚至符合ISO 26262、ASIL-D的車規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。AxlCORE-ODL則選擇了由輸入層、中間層和輸出層來組成簡(jiǎn)單的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
除了極低的功耗,羅姆這顆芯片的最獨(dú)特之處在于可以像云端AI芯片一樣,完成訓(xùn)練任務(wù)。傳統(tǒng)的低功耗AI芯片由于算力限制,往往是只能用于簡(jiǎn)單的推理任務(wù),而羅姆的AI SoC卻同時(shí)支持這兩種工作負(fù)載。
不過該芯片畢竟是主打端側(cè)低功耗的,無法進(jìn)行較為復(fù)雜的訓(xùn)練任務(wù),羅姆對(duì)其定位主要是用于對(duì)端側(cè)傳感器和電機(jī)的實(shí)時(shí)故障預(yù)測(cè)。在無需連接云服務(wù)器的前提下,該芯片就可以將未知的輸入數(shù)據(jù)和模式生成非常規(guī)數(shù)值輸出,從而預(yù)測(cè)內(nèi)置傳感器或電機(jī)設(shè)備的潛在故障。
終端攝像頭迎來新升級(jí)
耐能作為一家專注于邊緣AI SoC芯片開發(fā)的廠商,此前已經(jīng)推出了KL520、KL530與KL720這一系列低功耗的AI芯片,也在去年11月推出了新一代的低功耗終端AI芯片KLM5S3。
從性能和特性來看,耐能的新產(chǎn)品KLM5S3是一款專門面向終端攝像頭市場(chǎng)的低功耗AI芯片。KLM5S3基于ARM Cortex A5并采用28nm工藝設(shè)計(jì),NPU算力達(dá)到0.5eTOPS@INT8,支持Cafee、Tensorflow/lite、Pytorch等常見框架。
KLM5S3 AI SoC芯片 / 耐能
針對(duì)終端攝像頭應(yīng)用,KLM5S3支持雙路HDR處理、電子防抖和魚眼校正等等,這些特性可以使其廣泛用于安防、記錄儀等場(chǎng)景,甚至可以用于ADAS系統(tǒng)。車規(guī)圖像傳感器除了高動(dòng)態(tài)范圍外,另一大要求就是對(duì)LED閃爍的抑制,因?yàn)樾旭傔^程中各種不同頻率的LED閃爍可能會(huì)對(duì)圖像輸出造成干擾。
耐能的KLM5S3AI芯片在搭配車規(guī)級(jí)攝像頭時(shí),可以在NPU進(jìn)行計(jì)算和輸出紅綠燈和其他交通標(biāo)志的識(shí)別結(jié)果,從而降低駕駛風(fēng)險(xiǎn)。
小結(jié)
從這幾年推出的低功耗AI加速器來看,采用模擬和ASIC這兩種實(shí)現(xiàn)方式的芯片居多,加速對(duì)象以CNN居多,其次是DNN和RNN。因?yàn)镃NN主要用于圖像識(shí)別這樣簡(jiǎn)單的視覺AI任務(wù),與視覺傳感器更為契合。而DNN和RNN之類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速更多用于一些語音、文本處理任務(wù)。
至于負(fù)載類型,100W以下功耗的AI芯片主要還是單獨(dú)用于推理,訓(xùn)練任務(wù)絕大多數(shù)還是交給大功率的AI芯片在云端完成。這并不是說傳感器這樣的邊緣硬件不需要訓(xùn)練,而是現(xiàn)階段的簡(jiǎn)單模型已經(jīng)可以解決這些傳感器的大部分需求,但隨著未來數(shù)字孿生等應(yīng)用對(duì)傳感器性能的要求進(jìn)一步提高,低功耗AI芯片勢(shì)必會(huì)成為最有效的輔助硬件。
低功耗芯片也不缺席AI訓(xùn)練
全新興起的這股邊緣AI熱,自然也對(duì)不少傳統(tǒng)半導(dǎo)體廠商產(chǎn)生了沖擊,為此他們也開始發(fā)力邊緣AI領(lǐng)域,羅姆正是其中之一。去年,羅姆宣布已經(jīng)開發(fā)出了用于IoT邊緣計(jì)算的端側(cè)學(xué)習(xí)AI芯片,其功耗甚至可以做到低至30mW。該芯片集成了羅姆自研的8位CPU tinyMicon MatisseCORE,以及2萬門的AI加速器AxlCORE-ODL。
羅姆端側(cè)AI芯片原型架構(gòu) / 羅姆
除了極低的功耗,羅姆這顆芯片的最獨(dú)特之處在于可以像云端AI芯片一樣,完成訓(xùn)練任務(wù)。傳統(tǒng)的低功耗AI芯片由于算力限制,往往是只能用于簡(jiǎn)單的推理任務(wù),而羅姆的AI SoC卻同時(shí)支持這兩種工作負(fù)載。
不過該芯片畢竟是主打端側(cè)低功耗的,無法進(jìn)行較為復(fù)雜的訓(xùn)練任務(wù),羅姆對(duì)其定位主要是用于對(duì)端側(cè)傳感器和電機(jī)的實(shí)時(shí)故障預(yù)測(cè)。在無需連接云服務(wù)器的前提下,該芯片就可以將未知的輸入數(shù)據(jù)和模式生成非常規(guī)數(shù)值輸出,從而預(yù)測(cè)內(nèi)置傳感器或電機(jī)設(shè)備的潛在故障。
終端攝像頭迎來新升級(jí)
耐能作為一家專注于邊緣AI SoC芯片開發(fā)的廠商,此前已經(jīng)推出了KL520、KL530與KL720這一系列低功耗的AI芯片,也在去年11月推出了新一代的低功耗終端AI芯片KLM5S3。
從性能和特性來看,耐能的新產(chǎn)品KLM5S3是一款專門面向終端攝像頭市場(chǎng)的低功耗AI芯片。KLM5S3基于ARM Cortex A5并采用28nm工藝設(shè)計(jì),NPU算力達(dá)到0.5eTOPS@INT8,支持Cafee、Tensorflow/lite、Pytorch等常見框架。
KLM5S3 AI SoC芯片 / 耐能
針對(duì)終端攝像頭應(yīng)用,KLM5S3支持雙路HDR處理、電子防抖和魚眼校正等等,這些特性可以使其廣泛用于安防、記錄儀等場(chǎng)景,甚至可以用于ADAS系統(tǒng)。車規(guī)圖像傳感器除了高動(dòng)態(tài)范圍外,另一大要求就是對(duì)LED閃爍的抑制,因?yàn)樾旭傔^程中各種不同頻率的LED閃爍可能會(huì)對(duì)圖像輸出造成干擾。
耐能的KLM5S3AI芯片在搭配車規(guī)級(jí)攝像頭時(shí),可以在NPU進(jìn)行計(jì)算和輸出紅綠燈和其他交通標(biāo)志的識(shí)別結(jié)果,從而降低駕駛風(fēng)險(xiǎn)。
小結(jié)
從這幾年推出的低功耗AI加速器來看,采用模擬和ASIC這兩種實(shí)現(xiàn)方式的芯片居多,加速對(duì)象以CNN居多,其次是DNN和RNN。因?yàn)镃NN主要用于圖像識(shí)別這樣簡(jiǎn)單的視覺AI任務(wù),與視覺傳感器更為契合。而DNN和RNN之類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速更多用于一些語音、文本處理任務(wù)。
至于負(fù)載類型,100W以下功耗的AI芯片主要還是單獨(dú)用于推理,訓(xùn)練任務(wù)絕大多數(shù)還是交給大功率的AI芯片在云端完成。這并不是說傳感器這樣的邊緣硬件不需要訓(xùn)練,而是現(xiàn)階段的簡(jiǎn)單模型已經(jīng)可以解決這些傳感器的大部分需求,但隨著未來數(shù)字孿生等應(yīng)用對(duì)傳感器性能的要求進(jìn)一步提高,低功耗AI芯片勢(shì)必會(huì)成為最有效的輔助硬件。
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