XMOS、エッジAI推論を強化する低コストクロスオーバープロセッサ「Xcore.ai」を発表

英国ブリストル — XMOSは、機械学習向けにXcoreプロセッサコアを再設計し、AIoTデバイス向けクロスオーバープロセッサ「Xcore.ai」を発表しました。量産価格わずか1ドルからで、コンパクト・低消費電力パッケージで高性能推論を約束します。

Xcore.aiは、独自のXcoreアーキテクチャに基づく第3世代XMOS製品です。エッジデバイスでのリアルタイムAI推論と意思決定を念頭に設計され、信号処理、制御、通信タスクも処理します。

前世代と異なり、第3世代チップは機械学習ワークロードをサポートするベクトルパイプラインを搭載。ネイティブに二値化（1ビット）ニューラルネットワークを実行する唯一のクロスオーバープロセッサであり、この新技術は超低消費電力エッジAIで性能とメモリ密度が桁違いに向上し、精度のわずかなトレードオフで実現します。Xcore.aiは32ビット、16ビット、8ビットデータタイプにも対応。

Xcore.aiは、エンドポイントアプリケーション向けAI対応SoCの新クラス「クロスオーバープロセッサ」に属する（画像: XMOS）

Xcore.aiは、エンドポイントプロセッサにAI機能を持つ新クラス「クロスオーバープロセッサ」の一員です。NXPが提唱したこの用語は、アプリケーションプロセッサの性能と、マイクロコントローラーの低消費電力・リアルタイム動作を融合したデバイスを指します。

「お客様はマイクロコントローラーを、75セント以下で約100 MIPSのCortex-M0/M3/M4チップと見なしがちです。一方SoCは、ギガヘルツで動作するクアッドA53コアを搭載するかもしれません。この極端の間には大きなギャップがあり、特に数千MIPSを要求する音声中心ワークロードでは顕著です。このミドルティアには独自の名前がふさわしい」と、XMOS CEOのMark Lippett氏はEETimesの独占インタビューで語っています。

音声インターフェース

XMOSの第2世代XVF3510は、2019年7月に発表された、同じXcore設計ベースの音声インターフェース向けASICです。XVF3510ベースのリファレンスソリューションは、Amazon Alexa Voice Serviceの認定をすでに取得しています。

音声分野での実績を踏まえ、Xcore.aiチップは最初、キーワードスポッティングや動的辞書機能など、AIを必要とする音声インターフェース用途をターゲットとします。

「音声はエッジでの最重要AIワークロードであり、今後数年間もそうであり続けるでしょう」とLippett氏。「音声体験を向上させるため、デバイスはますますマルチモーダルになり、人の存在検知や発話方向検出などのコンテキストを提供する追加センサーを統合していくでしょう。」

Mark Lippett（画像: XMOS）

「音声以外を聴き、マルチモーダルデータを活用することで、ユーザー体験を改善する機会は数多くあります」と同氏は付け加えます。

プライバシー、セキュリティ、安全要件により、処理をエンドポイントで行うことがしばしば求められます。Lippett氏は、音声とレーダーを用いて、子供だけがキッチンにいるときにオーブンを無効化する家電を例に挙げました。

迅速な開発を支援するため、Xcore.aiは音声インターフェース作成用ライブラリと共に出荷され、カスタムソリューション設計の柔軟性も提供。カメラ入力用のMIPIインターフェースも利用可能です。

Xcoreアーキテクチャ

Xcore.aiチップは最大3,200 MIPS、51.2 GMACCs、1,600 MFLOPSを提供。1 MBの内蔵SRAMと拡張用低消費電力DDRインターフェースを搭載。

同等周波数のCortex-M7デバイスと比較して、XMOSはXcore.aiが32倍のAI性能と15倍のDSP性能を提供すると主張。

「エンドポイント市場では価格性能比が最重要」とLippett氏は強調。「Xcore.aiを量産1ドルで積極的に価格設定しました。同等のCortex-M7の約半額で、劇的な性能優位性を提供します。」

Xcoreは、メモリ、ALU、ベクトルユニットを備えたタイルに配置された論理コアに基づく（画像: XMOS）

Xcore.aiはXMOSの独自Xcoreアーキテクチャに基づいて構築されています。コアは、I/O、DSP、制御、AI機能に割り当て可能な論理コアで構成。各タイルは8論理コア、チップあたり2タイル、共有メモリ、ALU、ベクトルユニットを備えます。

「Xcoreを際立たせるのは、リソースの予測可能な共有です」とLippett氏。「アーキテクチャがマルチコアなのはワークロード加速だけでなく、クリティカル機能に専用リソースを割り当て、決定論的タイミングを保証するためです。」

ファームウェアで異なる機能を論理コアにマッピングすることで、「バーチャルSoC」が完全にソフトウェア定義で実現されます。例えば、1コアでI²S、I²C、LEDドライバーを処理し、他コアでニューラルネットワーク処理と従来のソフトウェアタスクを実行。このソフトウェア中心アプローチは開発を加速し、IoTの動的な要求に応え、コストを削減。ニッチ市場でも経済的なソリューションを可能にします。

Xcore.aiデバイスにマッピングされたアプリケーション例（画像: XMOS）

「市場はより幅広い機能を求めており、企業は迅速に対応する必要があります」とLippett氏。「どのセグメントにも合わない汎用プラットフォーム構築はリスクが高い。Xcore.aiなら、メーカーはCAPEXを抑え、より小規模でターゲットを絞った賭けで迅速にデバイスを投入できます。」

主要マイクロコントローラーメーカーがクロスオーバープロセッサ分野に参入する中、XMOSはどう競争するのか？

「ARMベースのSoCを複製するつもりはありません」とLippett氏。「競争する唯一の道は、Xcore固有のアーキテクチャ優位性——性能と柔軟性——を通じてです。」