Kneron、第2世代AI SoC「KL720」を発表──エッジデバイスの電力効率を大幅向上

サンディエゴ拠点のAIシリコン・IPスタートアップKneronが、第2世代AIシステムオンチップ（SoC）「KL720」を発表しました。同デバイスはKneronの既存ニューラル処理ユニット（NPU）IPをベースに、Cadence DSP AIコプロセッサとシステム制御用Arm Cortex-M4コアを追加しています。

低消費電力エッジおよびスマートホームアプリケーション（ビデオドアベルからロボット掃除機まで）向けに設計され、Kneronのマーケティング資料によれば、電気自動車からキッチン家電まで幅広いデバイスに適しています。

エネルギー効率の面では、KneronはKL720がIntelのMovidiusラインとGoogleのCoral Edge TPUを上回ると主張。NPUコアが1.4 TOPSを提供し、DSPとCortex-M4を含むSoC全体で0.9 TOPS/Wを達成。これは4K動画とフルHD 1080p画像の処理に十分以上です。比較として、前世代KL520（2019年5月発表）は0.3 TOPS、0.6 TOPS/Wでした。

Kneron KL720 AI SoC：NPU IPにDSP AIコプロセッサとCortex-M4システム制御コアを搭載（画像：Kneron）

前世代が画像処理に特化していたのに対し、KL720は音声タスクでも優れています。音声制御インターフェースが普及する中、オンデバイスAIはクラウドベース処理より高速・低コスト・プライバシー保護の代替を提供。Kneronは、KL720の計算余力で単語辞書全体を認識可能と主張し、特定のウェイクワードのみサポートする競合チップを凌駕します。

少なくとも1月から、KneronはKL720プロトタイプを潜在顧客にデモしてきました。2015年設立の同社は、顔認識用AIモデル開発から始まり、AIシリコンとNPU IPライセンスへ拡大。KL720のNPUは、Cadence Tensilica Vision P6 DSP IPとSynopsysのARCプロセッサIPとの統合にすでに成功しています。

NPUの汎用性は再構成可能なアーキテクチャに由来します。CEOのAlbert Liu氏は以前のEE Timesインタビューで、「主流AIフレームワークとCNNモデルを基本ビルディングブロックに分解し、アプリケーションとフレームワークに合わせて再構成します。これにより、関連CNNモデルへの適応と高速化が可能になります」と説明しています。

「例えば、顔認識用ResNetと音声認識用LSTMは共通のビルディングブロックを共有します。他社なら別ソリューションが必要ですが、Kneronの再構成可能エンジンならResNetとLSTMをリアルタイムで切り替え可能です」とLiu氏は付け加えます。

KL720はビデオとオーディオ処理の両方を処理可能（画像：Kneron）

KL720に加え、Kneronは「Kneo」を発表。接続されたAI搭載センサーのためのプライベートメッシュネットワークです。Kneoにより、Kneronチップ搭載デバイスがローカルで通信し、データをオンデバイスで保存、ブロックチェーンで保護。消費者がデータを大手クラウドプロバイダーから遠ざけ、望めば独自条件で販売できるようエンパワーします。

KL720のサンプルは「近日中」に提供予定です。

>> この記事は姉妹サイトEE Timesで最初に公開されました。