ツールチェーン、センサーボードがAIチップエコシステムを強化

Eta Computeのツールチェーンは成長しており、組み込み開発を合理化するECM3532チップ用のコンパイラが発表されています。

コインサイズのセンサーボード評価キットとEdgeImpulseとの提携により、スタートアップは次の成熟度に押し上げられます。 Eta Computeは2月にECM3532超低電力AIチップを発売しましたが、これまではデュアルコアMCUおよびDSP設計のコードを手動で最適化することで顧客の設計をサポートしていました。

センサーノード

ECM3532は、AI処理にArmCortex-M3およびNXPCoolFluxDSPコアを使用するデュアルコアSoCです。同社は、特許取得済みの連続電圧周波数スケーリング（CVFS）技術を使用して、IoTデバイスのさまざまなニーズを満たすために、両方のコアの電圧とクロック周波数を調整します。バッテリー駆動設計のセンサーフュージョンアプリケーションを対象としています。常時オンの画像処理アプリケーションは、100 µWの電力バジェットで実現できます。

最近発売された小さな評価ボードは、スマートセンサー、埋め込みマイク、温度および圧力センサー、加速度計、ジャイロスコープ、Bluetooth接続の開発を容易にすることを目的としています。同社によれば、サイズは1.4 x 1.4インチで、コイン型電池で「数か月」実行できます。

Eta ComputeのTensaiセンサーボードは完全なAI対応センサーノードです（画像：Eta Compute）

Eta Computeは、5月にEdge Impulseと提携し、EtaComputeのチップと評価ボードはEdgeImpulseのエンドツーエンドのML開発とMLOpsプラットフォームでサポートされていました。 Edge Impulseのツールの多くは、AI対応のIoTノードのデータセットの視覚化と管理を処理します。

「組み込み開発者として[EtaCompute]のような部品を使い始めるのは本当に難しいかもしれません…そして、MLを行うのはさらに難しいです」とEdgeImpulseのCEOであるZachShelbyは EE Times に語りました。 以前のインタビューで。 「私たちはその痛みを取り除こうとします。 [EtaCompute]ボードに配置される優れたドラッグアンドドロップバイナリがあります。センサーデータの収集をすぐにシステムに開始します。そして、MLアルゴリズムを導入するときは、デバイス上で直接実行されるEtaComputeターゲットのライブラリを構築する導入オプションがあります。」

コンパイラとミドルウェア

EtaComputeの製品マーケティング担当シニアディレクターであるSemirHaddad氏によると、Edge AI開発者は今日、EtaComputeのTensaiFlowツールチェーンが対処するいくつかの問題に直面しています。

「1つ目は、実際のセンサーとインターフェースを取り、そのデータをキャプチャしてネットワークを改善する方法です」とHaddad氏は述べています。 「2つ目は、ハードウェア向けにネットワークを最適化する方法です。現在、CPUでの実行に役立つニューラルネットワークフレームワークまたはツールがありますが、[ハードウェア用に]実際には最適化されていません。次に、実際の組み込みシステム開発で使用できるファームウェアを生成する必要があります。 4番目の問題は、デバイスのプロビジョニングとクラウドへの接続を含む、完全なエッジツークラウドソリューションです。これらは、TensaiFlowで対処している4つの問題点です。」

EtaComputeのTensaiFlowツールチェーンには、会社のチップのニューラルネットワークコードを最適化するコンパイラが含まれるようになりました（画像：Eta Compute）

Tensai Flowには、TensorFlowまたはONNXモデルを取得し、ECM3532デバイスで実行できるコードにコンパイルするコンパイラが含まれています。ミドルウェアは、リアルタイムオペレーティングシステム（RTOS）やセンサードライバーなど、完全なアプリケーションを実行するために必要なすべてのソフトウェアを追加します。

Tensai Flowには、顧客の設計に統合できる特定のユースケース向けの事前検証済みモデルの「ネットワーク動物園」も含まれています。 Edge Impulseは、データ操作（データの収集と管理、データのバージョン管理、開発者間でのデータセットの共有など）を処理します。

「他のベンダーから入手できるものと比較して、このソリューションのユニークな点は、実際のアプリケーションで使用できる最適化されたコードを生成できるという点で、どれほど包括的であるかです」とHaddad氏は述べています。 「ニューラルネットワークの側面とファームウェア開発の側面の間で、これは[TensaiFlow]を区別します。」

2015年に設立されたEtaComputeは、比較的控えめな予算と人数で生産用シリコンを実現しました。同社はこれまでに1900万ドルを調達し、米国とインドに35人のスタッフを擁しています。

>>この記事はもともと姉妹サイトのEETimes。