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處理器設計自動(dòng)化領(lǐng)域的領(lǐng)導者Codasip于今日發(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(zhuān)為定制處理器而優(yōu)化的最新低功耗嵌入式RISC-V處理器內核�；谶@些新內核，客戶(hù)可以很方便地使用Codasip Studio工具去定制處理器設計，以支持諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、人工智能/機器學(xué)習（AI/ML）等具有挑戰性的應用，包括例如物聯(lián)網(wǎng)（IoT）邊緣計算等極小型化的、功率受限的應用。 在物聯(lián)網(wǎng)/工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IoT/IIoT）等邊緣計算設備上部署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A(yíng)I/ML的算法類(lèi)型屬于計算密集型，并且嵌入式系統內部資源有限，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嵌入式內核運行在谷歌的TensorFlowLite for Microcontrollers上，并利用Codasip Studio工具來(lái)定制一類(lèi)全新的嵌入式AI*內核，因此特別適用于空間和功率開(kāi)銷(xiāo)極其有限的物聯(lián)網(wǎng)應用。 Codasip首席技術(shù)官Zdeněk Přikryl表示：“通過(guò)購買(mǎi)RISC-V處理器高級描述語(yǔ)言CodAL的授權，使Codasip客戶(hù)獲得了一套完整架構許可，從而可去實(shí)現ISA和微體系架構的定制。隨著(zhù)新L11/31內核的問(wèn)世，方便了我們在尺寸和功率受限的嵌入式處理器設計中加入客戶(hù)所需的功能，如邊緣人工智能等�！� 長(cháng)期以來(lái)，Codasip的內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。除了更容易定制內核以匹配特定的嵌入式設計以外，Codasip還增強了兩種新內核的性能使其能夠支持更高主頻。 現有的處理器并不能很好地加載人工智能和機器學(xué)習應用；同時(shí)，器件的數據類(lèi)型、量化模型和性能需求也因應用不同而差異巨大。Codasip提供的“創(chuàng )造差異化設計”模式意味著(zhù)使用其Studio工具的客戶(hù)，可以根據其特定系統、軟件及應用程序的要求來(lái)定制處理器。同樣地，低功耗物聯(lián)網(wǎng)應用中嵌入式設備的資源也極為有限：內存有限，指令集也有限，但器件開(kāi)發(fā)人員還需要保證此類(lèi)器件具有功耗低和內生安全性等特性，并且能夠實(shí)現實(shí)時(shí)響應和通信。 Codasip Studio RISC-V設計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/機器學(xué)習（AI/ML）處理器。通過(guò)將TensorFlow Lite for Microcontrollers** （TFLite Micro）、RISC-V定制指令以及Codasip處理器設計工具三者相結合，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，包括低延遲、高安全性、快速通信和低功耗等。而這些優(yōu)勢對于新興物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）邊緣應用而言至關(guān)重要，能夠在此類(lèi)應用中實(shí)時(shí)運行AI/ML任務(wù)正在迅速成為系統級芯片（SoC）的一項標準特性。 Codasip的最新L31和L11處理器內核是業(yè)內首批支持TFLite Micro的內核，但支持范圍僅限適用于Codasip的整個(gè)RISC-V內核產(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劃在其AI/ML器件的內核中加載市場(chǎng)領(lǐng)先性能的系統開(kāi)發(fā)人員。同時(shí)憑借著(zhù)邊緣處理器功能性，Codasip定制化設計的性能也為那些關(guān)鍵任務(wù)型嵌入式物聯(lián)網(wǎng)應用帶來(lái)了高實(shí)時(shí)性?xún)?yōu)勢。 背景 *Codasip的嵌入式AI是嵌入式軟件中的機器學(xué)習與深度學(xué)習功能在器件級上的應用，可支持小型物聯(lián)網(wǎng)嵌入式設備能夠在邊緣流暢地運行人工智能模型，并且能夠實(shí)現實(shí)時(shí)通信。從安全角度來(lái)看，這樣可以最大限度降低數據傳輸時(shí)間和用電成本，并且不再需要使用通信硬件。同時(shí)這種應用模式對于關(guān)鍵任務(wù)型工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）基礎設施而言非常重要，其中邊緣人工智能算法可以從各種傳感器中收集數據，并實(shí)時(shí)預測和報告系統故障。 **TensorFlow Lite for Microcontrollers是專(zhuān)門(mén)用于嵌入式系統的人工智能（AI）框架，它有效地解決了存儲器和功耗限制等問(wèn)題。由于支持各種微架構，其特別適用于供應商特有的優(yōu)化項目。這一特性與Codasip的處理器設計自動(dòng)化工具實(shí)現了完美的匹配，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(hù)能夠快速、輕松地為物聯(lián)網(wǎng)打造適合特定應用的嵌入式AI/ML器件。 |
