BrainChip представляет искусственный интеллект NPU, потребляющий менее милливатт
Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием); наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Искусственный интеллект связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.
Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют довольно узкие области применения. Википедия
Читайте также:Подбор игроков в Deadlock с помощью ИИ от Valve и ChatGPTИнженер Valve в восторге от работы с ChatGPTМикрореактор eVinci компании Westinghouse для ЦОДов«Финский СТАЛКЕР» получит новые возможностиИсследователи ИИ демонстрируют 100%-ный успех в обходе онлайн-CAPTCHA
Akida Pico от BrainChip — это IP NPU, который содержит 150 000 транзисторов без памяти, которые объединяют матрицу шины NPU, DMA и AXI для подключения к другим частям процессора или микроконтроллера. Akida Pico может быть улучшен с помощью интерфейсов SRAM событий или весовой SRAM, AHB, eMMC, SPI и/или GPIO для соответствия требованиям лицензиара. При реализации с использованием технологического процесса GlobalFoundries 22FDX (22 нм, FD SOI) Akida Pico NPU потребляет менее милливатт и занимает всего 0,12 мм^2. При улучшении с помощью 50 КБ SRAM размер его кристалла увеличивается до 0,18 мм^2. Компания заявляет, что IP может быть синтезирован для любого производственного узла, включая недорогие узлы TSMC класса 12 нм и сверхвысокопроизводительные технологические процессы класса 3 нм, если это необходимо.
(Изображение предоставлено: BrainChip)
(Изображение предоставлено: BrainChip)
Программное обеспечение MetaTF, разработанное BrainChip, позволяет разработчикам создавать и настраивать свои нейронные сети с временной поддержкой (TENN) непосредственно на Akida Pico. MetaTF также поддерживает модели ИИ, разработанные с использованием популярных фреймворков, таких как TensorFlow/Keras и PyTorch, что позволяет разработчикам быстро создавать и развертывать решения ИИ для периферийных устройств без необходимости изучать новый язык программирования или фреймворк.
Что касается производительности, BrainChip воздерживается от раскрытия точных цифр (хотя производительность масштабируема), возможно, потому, что использует TENN, тогда как другие процессоры ИИ адаптированы для трансформаторов, поэтому компания хочет избежать сравнения «яблок с апельсинами». Что касается форматов данных, Akida Pico поддерживает FP32, INT8 и INT4, хотя компания в первую очередь ориентируется на INT8, поскольку INT4 недостаточно точен для ее целевых приложений.
(Изображение предоставлено: BrainChip)
(Изображение предоставлено: BrainChip)
(Изображение предоставлено: BrainChip)
Компания предполагает, что ключевыми приложениями для Akida Pico будут обнаружение голосового пробуждения, распознавание ключевых слов, подавление шума, обнаружение присутствия, носимые устройства и персональные голосовые помощники. Он также может использоваться в приборах для голосового управления и особенно эффективен для носимых устройств ИИ и умных домашних устройств. Как говорит BrainChip, сверхнизкое энергопотребление Akido Pico оптимизировано для «экстремального ИИ», возможно, подразумевая новые устройства, которые еще не существуют.
«Как и все наши платформы поддержки Edge AI, Akida Pico была разработана для дальнейшего расширения границ вычислений ИИ на чипе с малой задержкой и низким энергопотреблением, необходимым для нейронных приложений», — сказал Шон Хехир, генеральный директор BrainChip. «Независимо от того, имеете ли вы ограниченный опыт в области ИИ или являетесь экспертом в разработке моделей и приложений ИИ, Akida Pico и платформа разработки Akida предоставляют пользователям возможность создавать, обучать и тестировать наиболее энергоэффективные и эффективные по памяти нейронные сети на основе временных событий быстрее и надежнее».
Источник: Tomshardware.com
0 комментариев