AIチップは低電力エッジデバイスをターゲットにします

サンディエゴと台湾を拠点とするAIシリコンとIPのスタートアップであるKneronは、同社のニューラルプロセッシングユニット（NPU）IPの更新バージョンを備えたAISoCを発表しました。 KL720は、システム制御用のCadence DSPAIコプロセッサーとArmCortexM4コアも備えています。 Kneronの次世代AISoCは、ビデオドアベルやロボット掃除機などの低電力エッジおよびスマートホームデバイスを対象としていますが、KL720は「テスラからトースターまであらゆるものに使用できます」と同社は述べています。

Kneronは、この第2世代のチップは、エネルギー効率の点でIntelのMovidiusラインとGoogleのCoral EdgeTPUの両方のチップよりも優れていると主張しています。 KL720のNPUブロックは1.4TOPSを実行できますが、追加のDSPおよびCortexM4コアを含むSoC全体は0.9TOPS / Wで提供されます。これは、フルHD1080p解像度までの4K解像度の画像やビデオを処理するのに十分です。これは、2019年5月にリリースされたKneronの前世代チップであるKL520と比べて遜色ありません。これは、0.6 TOPS / Wで0.3TOPSを達成する可能性があります。

KneronのKL720AI SoCは、DSPAIコプロセッサとCortexM4システム制御コア（画像：Kneron）に加えて、同社のNPUIPを備えています。

前世代のチップは画像処理のみを目的としていましたが、Kneronの次世代AISoCはオーディオ処理にも適しています。音声制御インターフェースの人気が高まるにつれ、クラウドでの処理よりも高速で安価であり、ユーザーのプライバシーを維持するため、エッジデバイス内でのAI処理に対する需要が高まっています。 Kneronは、KL720には、特定のウェイクワードのみを認識できる競合するチップをはるかに超えて、「辞書全体に相当する単語」を認識するのに十分な処理能力があると述べています。

Kneronは、少なくとも1月から、KL720のプロトタイプを顧客にデモンストレーションしています。 2015年に設立された同社は、顔認識などのユースケース向けのAIモデルの開発を開始しました。 AIシリコンと同様に、同社はNPUIPのライセンスを取得しています。 KL720のNPUのバージョンは、すでにCadence Tensilica Vision P6 DSPIPおよびSynopsysのARCプロセッサIPと正常に統合されています。

NPUが画像と音声の両方で機能するための鍵は、再構成可能な設計です。

「主流のAIフレームワークと[畳み込みニューラルネットワーク]モデルを基本的な構成要素に分解し、必要なアプリケーションと使用しているAIフレームワークに基づいて再構成し、ソリューションが関連するCNNモデルに適応して加速できるようにします。」 KneronのCEOであるAlbertLiuは、 EE Times に語りました。 以前のインタビューで。

「たとえば、ResNet（顔認識用）とLSTN（音声認識用）は、一方は音声で、もう一方は視覚ですが、共通の構成要素があります」とLiu氏は述べています。 「他のソリューションプロバイダーは独立したソリューションでそれらをサポートする必要があるかもしれませんが、Kneronのソリューションは、再構成可能なAIエンジンの共通の構成要素を再構成して、AIアプリケーションに基づいてResNetやLSTMなどのさまざまなモデルをリアルタイムでサポートできるようにします。」

KneronのKL720は、ビデオとオーディオの両方の処理を処理できます（画像：Kneron）

Kneronは最近、接続されたAI搭載センサー用の同社のプライベートメッシュネットワークであるKneoも発表しました。 Kneoは、消費者のデバイス（少なくとも、Kneronチップを含むデバイス）がクラウドにデータを送信せずに連携できるように設計されています。代わりに、データはローカルに保存され、ブロックチェーンによって保護されます。同社によれば、Kneoはまた、消費者がデータを「ビッグテック」から遠ざけ、必要に応じて独自の条件で独自のデータを販売することも可能にするという。

KL720のサンプルは「間もなく」利用可能になります。

>>この記事はもともと姉妹サイトのEETimes。