Микроконтроллер Ambient Scientific GPX10 Pro обеспечивает годы работы постоянно активного ИИ от одной батарейки-таблетки

SoC включает десять программно-программируемых ИИ-ядер MX8, использующих технологию компании DigAn, сверхэнергоэффективный АЦП, 8-битный интерфейс камеры DVP, 2048 КБ SRAM, поддержку многочисленных периферийных устройств и ядро Arm Cortex-M4F для не-ИИ рабочих нагрузок.

Основные характеристики и спецификации GPX10 Pro:

• Ядро MCU — ядро Arm Cortex-M4F с частотой от 100 кГц до 100 МГц
• Память
  • 2048 КБ системной SRAM
  • 64 КБ SRAM с удержанием данных в блоке «Always On»
• Хранилище — внешняя SPI или QSPI флэш-память
• 10 программируемых ИИ-ядер MX8 для сверхэнергоэффективных приложений глубокого обучения
  • Основаны на движке ИИ DigAn, который может изменять режим работы, выступая в роли ведущего или ведомого.
  • До 2560 операций MAC за такт (256 MAC за такт на ядро)
  • Пиковая производительность 512 GOPS на частоте 100 МГц с эффективностью более 7 TOPs/Вт
  • 256-точечный движок БПФ в блоке «Always On»
  • Поддержка различной разрядности операндов и весов (от 4 до 32 бит)
  • Поддержка стандартных нейронных сетей (CNN, RNN, LSTM, FCN), а также пользовательских сетей с нуля
• Интерфейс камеры — 8-битный интерфейс DVP и 32 КБ буфер для автоматической потоковой передачи видео для низкочастотной классификации изображений, I2C для конфигурации
• Сенсорное слияние — одновременное подключение до 10 аналоговых и цифровых датчиков
• Вводы/выводы
  • 16 каналов GPIO, 4 прерывания
  • 1x I2C (ведомый), 1x I2C (ведущий), 2x SPI, 2x UART
  • Многоканальный сверхэнергоэффективный 16-битный АЦП (14 эффективных бит) для поддержки до 8 аналоговых датчиков при потреблении менее 5 мкВт при 20 тыс. выборок/с и менее 20 мкВт при 1 млн выборок/с
  • До 4 аналоговых микрофонов и 2 цифровых микрофона I2S (16-бит)
• Безопасность – асимметричное шифрование AES-128
• Энергоэффективная конструкция
  • Сложная структура тактирования (LPO, внешний источник тактовой частоты, PLL) для минимизации энергопотребления на уровне SoC
  • Энергопотребление <100 мкВт
  • Годы постоянно работающего ИИ на одной батарейке-таблетке
  • Приложения ИИ без зарядного устройства возможны благодаря сбору энергии из различных природных источников, таких как кинетическая энергия и энергия радиочастотного излучения

Компания предоставляет SDK, предлагающий следующее:

• Поддерживаемые AI/ML фреймворки – Keras, Tensorflow, ONNX
• Инструментальные цепочки компилятора – ONNX Runtime, MX8 Runtime, ONNX-MLIR
• Библиотеки Ambient
  • Математические библиотеки MX8 (арифметическая логика, сравнение и т.д.)
  • Библиотеки AI MX8 (свертка, рекуррентные и т.д.)
• Системное ПО – драйверы периферии, системный интерфейс, поддержка эмуляции

Компания указывает «Windows» и «RTOS» в качестве поддерживаемых операционных систем. Это означает, что Ambient SDK работает под Windows (и Linux, согласно полученной документации), в то время как процессор использует RTOS на ядре Cortex-M4F. Отладочный комплект GPX10 Pro также доступен с аналоговым и цифровым микрофоном, акселерометром, газовым сенсором, встроенным разъемом для камеры, модулем Bluetooth для связи, последовательной флэш-памятью для хранения данных, несколькими входами/выходами, а также JTAG и USB UART для отладки.

Ambient Scientific также публикует некоторые показатели производительности для задач Sensor Fusion AI и Vision AI, и сравнивает GPX10 с производительностью 512 GOPS со специализированным чипом ASIC и типичным микроконтроллером со встроенным NPU. Обратите внимание, что это относится к более ранней версии GPX10, а не к новой GPX10 Pro, но десять ядер MX8, по-видимому, те же самые, а модель Pro в основном отличается дополнительной памятью (2048 КБ против 256 КБ) и различными улучшениями.

На данном этапе доступна ограниченная публичная информация, и для получения SDK необходимо обратиться на страницу продукта чтобы получить к нему доступ. Отладочный комплект, по-видимому, доступен, но компания не была готова публично раскрыть информацию о цене.

Выражаем свою благодарность источнику, с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.

Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.