Brainchip виводить на ринок NPU з ультранизьким енергоспоживанням

Компанія Brainchip анонсувала Akida Pico, NPU, який значно знижує вимоги до потужності та розмірів. Він орієнтований на продукти, що працюють у діапазоні потужностей від мкВт до мВт, а також на пристрої з постійним живленням від батарей, для яких потрібен тривалий час роботи.

Akida Pico NPU заявляє про себе як наймало потужніший прискорювальний співпроцесор, що дає змогу створювати дуже компактні, ультрамалопотужні, портативні та інтелектуальні пристрої для переносних і сенсорних пристроїв, інтегрованих в AI, для споживчих, медичних, оборонних та IoT-додатків.

Akida Pico прискорює моделі нейронних мереж з обмеженим використанням, створюючи над енергоефективну, чисто цифрову архітектуру. NPU забезпечує безпечну персоналізацію для таких застосунків, як виявлення пробудження за голосом, пошук ключових слів, придушення мовленнєвого шуму, поліпшення звуку, виявлення присутності, персональний голосовий помічник, автоматичний дверний дзвінок, переносний AI, голосові інтерфейси для побутової техніки та багато іншого.

Остання новинка від BrainChip побудована на базі конфігураційного механізму обчислювальної платформи Akida2, заснованої на подіях, яка може працювати з потужністю, придатною для роботи від батареї менше ніж на один міліват. Akida Pico забезпечує енергоефективний відбиток для пробудження мікроконтролерів або більших системних процесорів, а нейронна мережа відсіває помилкові тривоги, щоб зберегти енергоспоживання до моменту виявлення події. NPU підходить для концентраторів датчиків або систем, які потрібно безперервно контролювати, використовуючи тільки енергію батареї, і періодично потребувати додаткового оброблення від хоста.

Ексклюзивний програмний потік MetaTF від BrainChip дає змогу розробникам компілювати й оптимізувати свої конкретні нейронні мережі з темпоральною підтримкою (TENN) на Akida Pico. Завдяки підтримці MetaTF для моделей, створених за допомогою TensorFlow/Keras і Pytorch, користувачі позбуваються необхідності вивчати нову машинну мову, швидко розробляючи та впроваджуючи граничні AI-додатки.

До переваг Akida Pico належать:

- Наднизьке енергоспоживання автономного ядра NPU менше ніж 1 мВт.
- Підтримка острівців живлення для мінімального енергоспоживання в режимі очікування.
- Стандартне для галузі середовище розробки.
- Дуже мала площа логічної матриці.
- Оптимізований загальний розмір корпусу з налаштованим буфером даних і пам'яттю параметрів моделі.

«Як і всі наші приграничні AI-платформи, Akida Pico була розроблена для подальшого розширення меж обчислень AI на кристалі з низькою затримкою і низьким енергоспоживанням, необхідним для нейронних застосунків», - сказав Шон Хехір (Sean Hehir), генеральний директор BrainChip. «Незалежно від того, чи володієте ви обмеженими знаннями в галузі AI, чи є експертом у розробці моделей і AI-додатків, Akida Pico і платформа розробки Akida надають користувачам можливість швидше та надійніше створювати, навчати й тестувати нейронні мережі на основі часових подій, які володіють найбільшою ефективністю з погляду енергоспоживання і пам'яті».

Akida від BrainChip - це заснована на подіях обчислювальна платформа, придатна для раннього виявлення, використання з низькою затримкою і без великих обчислювальних ресурсів для робототехніки, безпілотників, автомобільної промисловості та традиційних систем «відчуття-виявлення-класифікація-стеження». BrainChip пропонує низку програмних, апаратних та IP-продуктів, які можуть бути інтегровані в наявні й майбутні проєкти, з дорожньою картою для клієнтів з розгортання мультимодальних моделей AI на границі.