ROHM开发出数十毫瓦超低功耗的设备端学习 AI芯片

最新更新时间:2022-09-27来源: EEWORLD关键字:ROHM  设备  AI  芯片  云服务器 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

ROHM开发出数十毫瓦超低功耗的设备端学习 AI芯片,无需云服务器、在设备端即可实时预测故障


*设备端(On-device)学习: 在同一AI芯片上进行学习和训练


全球知名半导体制造商ROHM(总部位于日本京都市)开发出一款设备端学习*AI芯片(配备设备端学习AI加速器的SoC),该产品利用 AI(人工智能)技术,能以超低功耗实时预测内置电机和传感器等的电子设备的故障(故障迹象检测),非常适用于IoT领域的边缘计算设备和端点*1。

 

image.png

       

通常,AI芯片要实现其功能,需要进行设置判断标准的“训练”,以及通过学到的信息来判断如何处理的“推理”。在这种情况下,“训练”需要汇集庞大的数据量形成数据库并随时更新,因此进行训练的AI芯片需要具备很高的运算能力,而其功耗也会随之增加。正因如此,面向云计算设备开发的高性能、昂贵的AI芯片层出不穷,而适用于边缘计算设备和端点(更有效地构建物联网社会的关键)的低功耗、可在设备端学习的AI芯片开发却困难重重。


此次开发出的AI芯片,是ROHM在基于日本庆应义塾大学松谷教授开发的“设备端学习算法”,面向商业化开发的AI加速器*2(AI专用硬件计算电路)和ROHM8位高效CPU“tinyMicon MatisseCORE™(以下简称“Matisse”)”构成。通过将2万门超小型AI加速器与高效CPU相结合,能以仅几十mW(仅为以往AI训练芯片的1/1000)的超低功耗实现训练和推理。利用本产品,无需连接云服务器,就可以在设备终端将未知的输入数据和模式形成“不同于以往”的数值并输出,因此可在众多应用中实现实时故障预测。


未来,ROHM计划将该AI芯片的AI加速器应用在IC产品中,以实现电机和传感器的故障预测。计划于2023年度推出产品,于2024年度投入量产。


日本庆应义塾大学 理工学部信息工学科 松谷 宏纪 教授表示:“随着5G通信和数字孪生*3等物联网技术的发展,对云计算的要求也越来越高,而在云服务器上处理所有数据,从负载、成本和功耗方面看并不现实。我们研究的‘设备端学习’和开发的‘设备端学习算法’,是为了提高边缘端的数据处理效率,创建更好的物联网社会。这次,我校通过与ROHM公司进行联合研究,进一步改进了设备端学习电路技术,并有望以高性价比的方式推出产品。我们预计在不久的将来,这种原型AI芯片将会成功嵌入ROHM的IC产品中,为实现更高效的物联网社会做出贡献。”

 

image.png


<关于tinyMicon MatisseCORE™>


tinyMicon MatisseCORE™(Matisse: Micro arithmetic unit for tiny size sequencer)是ROHM自主开发的8位微处理器(CPU),该产品旨在随着物联网技术的发展来提高模拟IC的智能化程度。凭借针对嵌入式应用而优化的指令集和最新的编译器技术,以高标准实现了更小的芯片面积和程序代码、以及更高速的运算处理能力。此外,该产品还符合汽车功能安全标准“ISO 26262”、ASIL-D等的要求,适用于对可靠性要求高的应用。另外,利用内置的自有“实时调试功能”,在调试时的处理可以完全不影响应用程序的运行,因此能在应用产品工作的同时进行调试。

 

image.png


<AI芯片(配备设备端学习AI加速器的SoC)详细介绍>


这次开发出的设备端学习AI芯片原型(产品型号:BD15035)在人工智能技术的基础上,采用了庆应义塾大学松谷教授开发的“设备端学习算法(三层神经网络*4的AI电路)”。为了推出可以投放市场的产品,ROHM将这种AI电路的大小从500万门缩小为2万门,仅为原来的0.4%,并将其重新构建为自有的AI加速器“AxlCORE-ODL”,同时,利用ROHM的8位高效微处理器“tinyMicon MatisseCORE™”进行AI加速器的运算控制,使得仅数十毫瓦的超低功耗AI训练和推理成为可能。利用本产品,无需连接云服务器和事先进行AI训练,就可以设备终端将未知的输入数据和模式(例如加速度、电流、照度、声音等)形成“不同于以往(异常度)”的数值并输出,因此不仅可以降低云服务器和通信成本,还能通过终端AI进行实时故障预测(故障迹象检测)。


另外,ROHM还提供可安装微控制器开发板“Arduino*5”用扩展板(配备Arduino兼容引脚)的评估板,以方便客户评估这款AI芯片。评估板上装有无线通信模块(Wi-Fi和Bluetooth®)以及64kbit EEPROM(内存),只需将该评估板与传感器等单元相连接,将传感器装在监控对象上,即可在显示屏上确认AI芯片的效果。关于该评估板,如有需要欢迎联系ROHM的销售部门。

 

image.png


<AI芯片的演示视频>


ROHM还准备了该AI芯片在使用评估板时的演示视频,欢迎观看!



<术语解说>


*1) 边缘计算设备和端点


将构成大数据基础的服务器和计算机连接云端,即成为“云服务器”和“云计算设备”,而构成边缘(端)侧的边缘计算设备则是指终端的计算机或设备。端点是指比边缘计算设备更末端的设备和地点。


*2) AI加速器


在实现AI功能时,将由软件让处理器(CPU)执行处理改为通过硬件处理来提高处理速度的设备(或电子电路)。


*3) 数值孪生


一种将现实世界中的信息像双胞胎一样映射在虚拟空间(数字空间)中的技术。


*4) 三层神经网络


在受人脑机制启发而诞生的神经网络(数学公式和函数的模型)中,由输入层、中间层和输出层组成的处理流程中,将中间层视为一层、总共仅由三层构成的简单神经网络。由几十层中间层来执行更复杂的AI处理的多层神经网络即为“深度学习”。


*5) Arduino


Arduino推出的由载有微控制器和输入输出端口的PCB板及软件开发环境构成的开放源代码平台,已在全球广泛普及。


・“tinyMicon MatisseCORE™”是ROHM Co.,Ltd.的商标或注册商标。

・Bluetooth是美国Bluetooth SIG, Inc.的商标或注册商标。


关键字:ROHM  设备  AI  芯片  云服务器 编辑:张工 引用地址:ROHM开发出数十毫瓦超低功耗的设备端学习 AI芯片

上一篇:Codasip加入Intel Pathfinder for RISC-V设计支持计划
下一篇:最后一页

推荐阅读

王键:日美半导体合作各怀心思
日本经济产业大臣西村康稔日前宣布启动“后5G 信息通信系统基础设施强化研究开发项目”,同时表示将向由丰田、索尼、日本电气、三菱日联银行等8家日企合资组建的高端半导体公司Rapidus(量产联盟)提供 700 亿日元(约合35.14 亿元人民币)的财政补贴。Rapidus计划在2027年实现2纳米及以下制程逻辑芯片的研发与量产。显然,日本此举旨在恢复其在半导体领域的世界领先地位。只是,这一“横空出世”的日本“芯片制造梦之队”能助推日本追回“失去的三十年”吗?近年来,美国的霸道干预严重冲击全球半导体产业格局。它急于加强对半导体供应链的调整,岸田内阁紧随其后,也试图与“共享价值观”国家构建针对中国的排他性关键技术及产业联盟。今年5月,日美
发表于 2022-11-25
美跨产业团体:对华芯片限制将给承包商带来巨大负担
美国参议院多数党领袖查克·舒默和共和党参议员约翰·科宁试图在2023年“国防授权法案”的最终版本中加入一项修正案,以此限制美国政府使用包含中国芯片的产品和服务。不过,这项修正案遭到美国跨产业团体的联合反对。根据美国“政治新闻网”23日报道,一个由美国航空航天工业协会、汽车创新联盟、国防工业协会、无线通信和互联网协会、美国商会以及国家有线和电信协会组成的联合团体22日致信美国参议院军事委员会,指责上述修正案措辞不清,将给美国政府承包商带来巨大的合规负担。信中称,芯片无处不在,该修正案让问题变得更加复杂,一家公司可能会因为咖啡机里使用相关芯片而受到影响。此外,修正案将客观上要求与美国政府有业务往来的实体去追踪整个供应链,去检查供应商在任
发表于 2022-11-25
欧盟敲定450亿欧元芯片法案
据外媒报道,欧盟国家23日就一项为芯片生产提供资金价值450亿欧元(约合466亿美元)的计划达成一致。这使有着27个成员国的欧盟朝着振兴本土芯片产业,减少对美国和亚洲芯片制造商依赖的目标又迈进了一步。  欧盟轮值主席国家捷克表示,欧盟各国的特使们一致支持欧盟委员会提议的法案修订版本。包括允许对范围更广的一系列芯片——不仅仅是对最先进的芯片提供国家补贴。这些补贴将涵盖为算力提升、能源效率、环境收益和人工智能等领域带来创新的芯片。据悉,欧盟各国部长将于12月1日开会敲定这项芯片计划。不过,该计划在成为法律之前仍需经过明年欧洲议会的辩论。虽然最终计划要到明年才会最终敲定,但包括意法半导体、英特尔、格芯,以及英飞凌在内的众多公司已宣布将在欧
发表于 2022-11-25
四维图新智芯车规级MCU芯片AC7802x一次性成功点亮
近日,四维图新智芯车规级MCU芯片AC7802x提前回片,并一次性成功点亮。AC7802x的到来,将进一步丰富四维图新与旗下杰发科技在MCU芯片的布局,拓展国产MCU在汽车电子领域的应用。这款全国产化供应链的芯片,是“中国芯”的又一突破。AC7802x平台拓展性强高可靠性 高性价比AC7802x是基于ARM Cortex-M0+内核的车规级MCU,自2021年量产首颗M0+内核的AC7801x以来,AC7802x是四维图新智芯基于M0+内核的又一布局。AC7802x符合AEC-Q100 Grade1认证,环境温度最高可支持-40~125℃,其平台扩展性强,与AC7801x同封装可硬件兼容设计,软件接口兼容,方便资源扩展及平台化选型。
发表于 2022-11-24
自动驾驶芯片,合适的才是最好的
最近一两年智能汽车产业发展速度很快,各种智能驾驶和智能座舱系统纷纷上车。而智能系统又需要芯片提供算力,所以高通、AMD、英伟达等芯片巨头也成了新车发布会的常客。智驾芯片市场的趋势非常明显。像是理想L9、蔚来ET7、威马M7、智己L7、飞凡R7、小鹏G9等新出的智能汽车,清一色都选择了英伟达的Orin芯片。这种近乎垄断式的市场趋势,让这颗以GPU作为主要AI加速器的SoC芯片成了汽车芯片市场的当红炸子鸡。但搞智能驾驶,尤其是城市L2,芯片真的就只能选英伟达吗?在智能座舱领域疯狂圈粉的高通芯片,在智能驾驶上又表现如何呢?车东西今天就从当下智能驾驶系统的发展趋势来回答这个问题。一、L2驶入城市 需要重感知方案今、明两年,智能驾驶的发展重点
发表于 2022-11-24
自动驾驶<font color='red'>芯片</font>,合适的才是最好的
聊聊最近大火的超异构芯片设计、启动及工作原理----以TDA4芯片为例
超异构芯片最近是比较火的一个名词,其集中特性是将各类不同的芯片内核进行融合,这种集成式芯片设计可以充分整合芯片资源,进一步提升数据计算效率。并且由于芯片在设计之初就打通了相互之间互通兼容性,其内部功能划分和交互统一构建的逻辑优化,相比单芯片功能方案而言,可以显著降低彼此功能和交互的各种掣肘;并且很多设计原理图上可以在芯片之间通过共享某些资源,融合型单芯片可以进一步降低成本。另外,对于自动驾驶系统设计而言,(80%-90%)的轻量级场景+10%左右的挑战场景+10%左右的极端场景需要提供高性能以行业领先的功率/性能比计算传统和深度学习算法,这些完全可以通过超异构的不同芯片核进行覆盖,充分降低复杂度和系统规模。超异构芯片是具有高水平的系
发表于 2022-11-24
聊聊最近大火的超异构<font color='red'>芯片</font>设计、启动及工作原理----以TDA4<font color='red'>芯片</font>为例
小广播
何立民专栏 单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

换一换 更多 相关热搜器件
电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2022 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved