Быстрая авторизация

Забыли пароль?

Вы можете войти при помощи быстрого входа/регистрации используя свой телефон

Или если у вас нет аккаунта войдите через социальную сеть

Войдя на портал и регистрируясь в нем Вы принимаете:
пользовательское соглашение
XMOS адаптирует Xcore в AIoT кроссоверный процессор

XMOS адаптирует Xcore в AIoT кроссоверный процессор

631

XMOS адаптировала своё процессорное ядро Xcore для машинного обучения, создав кроссовер для приложений AIoT. Xcore.ai будет доступен от 1$.

Xcore.ai, третье поколение продуктов, построенных на фирменном ядре компании, предназначено для вывода AI в реальном времени и принятия решений в конечных устройствах, а также может выполнять функции обработки сигналов, управления и связи.

Новым в этом чипе третьего поколения является возможность векторной конвейерной обработки для приложений машинного обучения. Это единственный кроссоверный процессор такого типа, поддерживающий бинаризованные (1-битные) нейронные сети, приобретающие всё большее значение для AI со сверхнизким энергопотреблением в приложениях конечных точек, обеспечивающие повышение производительности на порядок и увеличение плотности памяти для снижения точности (Xcore.ai также поддерживает 32-битные, 16-битные и 8-битные числа).

Xcore.ai присоединяется к появляющемуся классу процессоров конечных точек с возможностью взаимодействия с AI. Этот термин, разработанный NXP, описывает новую важную категорию устройств с производительностью процессора приложений в сочетании с простотой использования, низким энергопотреблением и работой микроконтроллера в режиме реального времени, отмечают на форуме. «Если вы говорите с клиентами о микроконтроллерах, они думают об устройствах Cortex-M0, M3 или M4, которые стоят 75 центов или ниже, с относительно низкой производительностью, сто MIPS. Тогда «SoCs» может быть чем-то с четырьмя ядрами A53, работающего с тактовой частотой около 1 ГГц. В середине диапазона возможной производительности есть разрыв для устройств, таких как процессоры для голоса, сложный математический алгоритм работы которых требует производительности процессоров в тысячи MIPS. Таким образом, существует большой разрыв с действительно важной областью приложений, расположенной прямо посередине возможного диапазона производительности, и она заслуживает внимания», - сказал Марк Липпетт, генеральный директор XMOS, в эксклюзивном интервью.

Голосовые интерфейсы

Ранее анонсированный компанией продукт второго поколения, XVF3510, был выпущен в июле 2019 года в качестве ASIC для голосовых интерфейсов, но топология устройства также основана на фирменном дизайне компании Xcore. Эталонные решения, основанные на XVF3510, подходят для Amazon Voice Service.
Учитывая историю работы XMOS в секторе голосовой связи, неудивительно, что чип Xcore.ai изначально будет нацелен на приложения голосового интерфейса, которые требуют AI для обнаружения ключевых слов или функций словаря.

«Давайте ясно понимать, что голос — самая важная рабочая нагрузка AI в конечной точке, и, вероятно, так будет и впредь. Но, чтобы сделать голосовые интерфейсы лучше, необходимо обеспечить их мультимодальность», - сказал Липпетт, описав тенденцию использования различных типов датчиков для создания более контекстно-зависимых приложений, будь то обнаружение присутствия человека или определение момента времени, когда он говорит.

Многие приложения для искусственного интеллекта в устройствах IoT зависят от сочетания конфиденциальности и безопасности, которые требуют обработки в конечной точке. Липпетт описал меры безопасности для устройств, использующих голос и радар для выключения духовки, если на кухне присутствуют только дети.

Поэтому Xcore.ai выйдет на рынок с библиотеками для создания голосовых интерфейсов, но Липпетт сказал, что у него есть свободные возможности для создания собственных систем. Интерфейс MIPI включён для входа камеры.

Xcore Architecture

Чип Xcore.ai обеспечивает до 3200 MIPS, 51,2 GMACC и 1600 MFLOPS. Он имеет 1 Мб встроенной SRAM и интерфейс DDR с низким энергопотреблением для расширения.

По сравнению с устройством Cortex-M7, которое обеспечивает примерно тот же уровень интеграции, что и Xcore.ai, и работает на аналогичной рабочей частоте, собственные данные XMOS указывают на то, что производительность обработки AI в 32 раза выше, а производительность DSP - в 15 раз.

«В мире конечных точек это должна быть цена — качество, нет смысла говорить об одном без другого», - сказал Липпетт. «Мы были очень агрессивны в цене, мы можем снизить до 1 доллара за эту часть. Вообще говоря, мы несём вдвое меньше затрат [на сопоставимое устройство Cortex-M7]».

Блок-схема Xcore

Xcore основан на логических ядрах, расположенных в тайлах с памятью, ALU и векторные единицы. Xcore.ai основан на собственной архитектуре XMOS Xcore. Сам Xcore построен на строительных блоках, называемых логическими ядрами, которые могут использоваться для ввода-вывода, DSP, функций управления или ускорения AI. На каждом фрагменте имеется восемь логических ядер, с двумя фрагментами в каждом чипе Xcore.ai, и разработчики могут выбрать, сколько ядер выделить для каждой функции. Каждая ячейка также содержит память, ALU и векторный блок, к которому имеют доступ логические ядра.
«Очень важно, что они делятся доступом очень предсказуемым образом», - сказал Липпетт. «Это особенность в Xcore. Первоначально мы хотели обеспечить гибкость функции ввода/вывода для разработчиков программного обеспечения. Таким образом, Xcore является многоядерным, и не потому, что мы хотим обрабатывать рабочие нагрузки и делать что-то очень быстро, он многоядерный, потому что мы хотим предоставить отдельным частям приложения собственные ресурсы. Он разработан снизу вверх, чтобы обеспечить такую точность синхронизации».

Сопоставление различных функций (I / O, DSP, управление, AI) с логическими ядрами в микропрограммном обеспечении позволяет создавать «виртуальные SoC», полностью описанные в программном обеспечении. В приведённом ниже примере одно ядро выполняет задачи, которые обычно выполняются аппаратно, например, драйверы I2S, I2C и светодиоды, и некоторые ядра обрабатывают нейронную сеть, в то время как другие выполняют задачи, которые обычно выполняются программно. Определение всего этого в программном обеспечении быстрее, чтобы соответствовать переходным требованиям устройств IoT. По словам Липпетта, разработка также обходится дешевле, что позволяет компаниям создавать экономичные решения даже в небольших сегментах рынка.

«То, как мы видим развитие рынка, заключается в том, что рынок требует более разнообразных функций, и компании должны будут реагировать быстрее», - сказал Липпетт. «Очень трудно сделать двухлетнюю ставку на IoT без создания общей платформы, которая может оказаться недостаточно хорошей для любого сегмента. С Xcore.ai гораздо проще выводить устройства на рынок быстрее, с меньшими капитальными затратами, эффективно делать меньшие ставки на меньших рынках и делать эти рынки экономичными».

Как XMOS будет конкурировать с крупными производителями микроконтроллеров, движущимися в этом кроссоверном пространстве? «Не путём создания SoC на базе ARM! Потому что они делают это очень хорошо », - сказал Липпетт. «Единственный способ конкурировать с этими парнями — иметь архитектурное преимущество. Это касается внутренних возможностей Xcore с точки зрения производительности, а также гибкости».

По материалам https://www.cyberforum.ru/

На правах рекламы

Последние новости:

Как к Вам обращаться?