圣克拉拉,CA,京都,日本,2022年11月29日,(全球通讯社)-罗姆半导体今天宣布他们已经开发了一个设备上学习[1]学习人工智能设备内置加速器人工智能芯片(SoC)的计算机终端在物联网领域的边缘。新人工智能芯片利用人工智能预测失败(预测故障检测)电子设备配备电机和传感器实时与超低功耗。
一般来说,人工智能芯片进行学习和推理来实现人工智能功能,因为学习需要大量的数据被捕获,编译成一个数据库,并根据需要更新。所以,人工智能芯片,执行学习需要大量的计算能力,必然会消耗大量的电力。直到现在,已经很难开发人工智能芯片,可以学习该领域的边缘电脑消费低功率和端点建立一个有效的物联网生态系统。
基于设备内置学习算法的开发的庆应义塾大学的教授Matsutani罗姆的新开发的人工智能芯片主要由一个AI加速器(AI-dedicated硬件电路)和罗门哈斯的高效的8位CPU的tinyMicon MatisseCORE™”。结合20000 -门超小型AI加速器与高性能CPU使学习和推理超低功耗仅几十兆瓦(小1000倍比传统人工智能芯片的能力学习)。这允许实时故障预测在范围广泛的应用程序中,因为“异常检测的结果”(异常分数)可以输出数值未知输入数据在现场设备安装没有涉及云服务器。
展望未来,罗姆计划将这个人工智能芯片中使用AI加速器为电机和传感器各种IC产品。商业化计划于2023年开始,在2024年大规模生产计划。
Hiroki Matsutani教授,部门的信息和计算机科学,日本庆应义塾大学
”双胞胎5 g通信和数字等物联网技术,云计算需要发展,但处理的所有数据在云服务器上并不总是最好的解决方案的负荷,成本和功耗。设备内置的“学习”我们研究和设备上学习算法的发展,我们的目标是实现更高效的数据处理边缘一侧建立更好的物联网生态系统。通过这种合作,罗门哈斯表明商业化之路具有成本效益的方式通过进一步推进设备内置电路技术学习。我希望人工智能芯片的原型被纳入罗姆的IC产品在不久的将来。”
关于tinyMicon MatisseCORE
tinyMicon MatisseCORE(马蒂斯:米icro一个算术单元“透明国际”纽约年代减小了sequencer)是罗门哈斯的专有的8位CPU为目的开发的模拟集成电路更聪明的物联网生态系统。嵌入式应用程序的指令集进行了优化,结合最新的编译器技术,提供了在较小的芯片面积和快速运算处理程序代码大小。高可靠性的应用程序也支持,比如那些需要资格根据ISO 26262和ASIL-D汽车功能安全标准,而自营机载实时调试功能的防止调试过程干扰程序操作,允许调试应用程序运行时执行。
细节罗姆的人工智能芯片(SoC学习人工智能设备内置加速器)
人工智能芯片的原型(原型部分没有。设备内置BD15035)是基于一个学习算法(三层神经网络的人工智能电路)由Matsutani庆应义塾大学的教授。罗姆AI电路规模从500万年盖茨20000(0.4%)大小重新配置商业化作为专有AI加速器(AxlCORE-ODL)控制的罗门哈斯的高效的8位CPU tinyMicon MatisseCORE,使人工智能学习和推理与超低功耗仅几十兆瓦。这使得数值输出异常检测结果的可能的未知输入数据(即模式。、加速度、电流、亮度、声音)在现场设备安装之前没有涉及云服务器或需要人工智能学习,允许实时故障预测(预测故障信号的检测)通过现场人工智能,同时保持云服务器和通信成本低。
评估人工智能芯片,罗姆提供了一个评估板配备Arduino-compatible终端,可以安装一个扩张传感器板连接到一个单片机(Arduino)。(wi - fi和蓝牙无线通信模块®),连同64 kbit EEPROM作为安装在董事会。通过连接单元如传感器并将它们附加到目标设备可以验证人工智能芯片从显示的影响。该评估板将贷款从罗姆销售。请联系罗门哈斯销售为更多的信息。
人工智能芯片演示视频
演示视频这个人工智能芯片用于评估板可用:https://youtu.be/SVn5CKFX9Uo
tinyMicon MatisseCORE™是一个商标或注册商标的罗门哈斯有限公司有限公司
蓝牙®蓝牙技术联盟是一个商标或注册商标,公司。
