DSP Group анонсировала DBM10 – двухъядерный процессор с низким энергопотреблением, поддерживающий AI/ML. Процессор оснащен DSP (цифровым сигнальным процессором) и выделенным процессором nNetLite NN (Neural Network), который улучшает обработку голоса и датчиков и обеспечивает низкое энергопотребление при работе с нейронными сетями достаточного размера.
Основные характеристики процессора NN
- Форм-фактор: ~ 4 мм2
- Сверхнизкое энергопотребление при логическом выводе – ~ 500 мкВт (типичное) для голосовых алгоритмов NN
- Использует модель обнаружения 30 слов Hello Edge на частоте 1 МГц (доступно 125 МГц)
- Позволяет переносить большие модели (10 мегабайт) без значительной потери точности с помощью оптимизации и сжатия моделей.
DBM10 AI SoC использует сочетание параметров машинного обучения, голоса и датчиков. Это включает голосовой триггер (VT), голосовую аутентификацию (VA), голосовую команду (VC), шумоподавление (NR), акустическое эхоподавление (AEC), обнаружение звуковых событий (SED), обнаружение близости и жестов, обработку данных датчиков и выравнивание. DBM10 подходит для устройств с батарейным питанием, таких как смартфоны, планшеты и носимые устройства. Он даже подходит для беспроводных стереогарнитур (TWS) и устройств умного дома, таких как пульты дистанционного управления.
Особенности DBM10 AI SoC
- Два последовательных интерфейса: SPI и I2C
- Аудио интерфейс TDM и PDM
- UART для последовательной связи
- GPIO для микроконтроллеров и периферийных устройств
- 32-битный таймер и сторожевой таймер
- Маломощные АЦП для аналоговых микрофонов
- Порт JTAG для отладки
- 48-контактный корпус Quad Flat без выводов
Программный фреймворк DBM10 AI SoC
DSP Group предоставляет программную среду с операционной системой реального времени. У него есть внутренний хост для связи с внешним главным процессором, работающим в ОС Linux. DBM10 AI SoC также имеет драйверы для периферийных устройств процессора и интерфейса Android/Linux. SoC также имеет возможность автономного ведущего или ведомого режима с возможностью внешнего ведущего режима.
Архитектура DBM10 AI SoC предлагает «полную гибкость разделения инновационных алгоритмов между процессором DSP и NN». Он также позволяет интегрировать голосовые и сенсорные алгоритмы, такие как «шумоподавление, AEC, обнаружение слова пробуждения, обнаружение голосовой активности и другие модели машинного обучения».
Мы также увидели экономичный процессор LG8111 AI с низким энергопотреблением, подходящую для приложений классификации / распознавания изображений, аудио и управления. Однако ожидается, что DBM10 AI SoC будет подходить для голосовых AI-приложений. Оба SoC имеют соответствующий компонент нейронной обработки от своей компании производителя. Чип LG также обещал низкую задержку и гибкую поддержку облака.
Мы можем видеть изображение платы разработки в техническом описании продукта, но на данный момент на сайте нет информации. Тем не менее, DSG Group заявляет, что «Devkit DBM10 поддерживается встроенной памятью, а также последовательными и аудио интерфейсами для связи с другими устройствами в системе, такими как процессор приложений (AP), кодеки, микрофоны и датчики». Следовательно, SoC должен быть легко совместим со многими внешними устройствами.
Информации о точной дате выпуска SoC на данный момент нет. Более подробную информацию можно найти в официальном пресс-релизе и на официальной странице продукта.
Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.