By Nick Flaherty
Rohm開發(fā)了一款低功耗邊緣AI處理器，該處理器包括用于物聯(lián)網(wǎng)預測維護的學習和推理。
BD15035AI芯片原型基于慶應義塾大學松谷廣樹教授開發(fā)的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI電路。Rohm將AI電路從500萬個門減少到僅2萬個門，作為專有的AI加速器。
該AxlCORE-ODL塊與Rohm的高效率8位CPU tiny Micon Matisse COREIP相結(jié)合，可實現(xiàn)AI學習和推理，實時預測電機和傳感器的維護。
20000門AI核心和8位控制器的組合將典型功耗降低到30mW左右，是其他邊緣AI處理器的十分之一。
這允許在廣泛的電機和傳感器應用中進行實時故障預測，以在不涉及云服務(wù)器的情況下為設(shè)備的未知輸入數(shù)據(jù)提供異常檢測分數(shù)。這使得設(shè)備能夠在故障發(fā)生之前進行檢查和維護，從而避免了昂貴的停機時間。
Rohm表示，該企業(yè)計劃將AxlCORE-ODLAI加速器整合到其他各種電機和傳感器芯片中。商業(yè)化計劃于2023年開始，計劃于2024年大規(guī)模生產(chǎn)。
日本慶應義塾大學信息與計算機科學系的松谷教授表示:“隨著5G通信和數(shù)字孿生等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，云計算將需要不斷發(fā)展，但從負載、成本和功耗方面來看，在云服務(wù)器上處理所有數(shù)據(jù)并不總是最佳解決方案。”
“憑借我們研究的‘設(shè)備上學習’和我們開發(fā)的‘設(shè)備學習算法’，我們的目標是在邊緣端實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理，以構(gòu)建更好的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。通過這次合作，ROHM通過進一步推進設(shè)備上學習電路技術(shù)，向我們展示了以經(jīng)濟高效的方式實現(xiàn)商業(yè)化的道路。我期待原型AI芯片將在不久的將來納入Rohm的IC產(chǎn)品?！?/p>
8位tiny Micon Matisse CORE控制器具有針對嵌入式應用程序優(yōu)化的指令集，以及最新的編譯器技術(shù)，可在較小的芯片面積和程序代碼大小內(nèi)實現(xiàn)快速算術(shù)處理。還支持高可靠性應用，例如需要根據(jù)ISO26262和ASIL-D車輛功能安全標準進行認證的應用，同時專有的車載“實時調(diào)試功能”防止調(diào)試過程干擾程序操作，允許在應用運行時執(zhí)行調(diào)試。
Rohm開發(fā)了一種帶有arduino兼容終端的評估板，可以安裝擴展傳感器板以連接到微控制器。單板上安裝了WiFi和藍牙無線通信模塊以及64kbitEEPROM內(nèi)存。通過連接傳感器并將其連接到目標設(shè)備上，電路板可以從顯示器上驗證AI芯片的效果。
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