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瑞萨AI终端问题解决方案

作者:时间:2018-05-04来源:电子产品世界收藏

作者/电子中国董事长 真冈朋光

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201805/379455.htm

一般人们提到的“实时响应的边缘”是指达到人类的实时响应水平(mSec/毫秒级),边缘是指边缘计算。而驱动整个社会、与传感和控制结合的产业的运转,则要求μSec(微秒级)的实时响应。为了将该领域与边缘计算区别开来,我们称之为(Endpoint)。作为在边缘计算与(Endpoint)上运行的加速器,最近有学者和公司提出了一种新的计算架构方案,即比较在相同耗电量下通过深度神经网络执行性能的数据。这是想解决设备通过云端、服务器进行学习的高耗电问题。

挑战

而针对(Endpoint)上的执行,为了适配嵌入式系统,除了耗电问题以外,还有其他需解决的课题。

首先,将通过云端开放资源学习过的AI导入嵌入式系统的内存资源有限。

其次,需要准备、提供适合执行AI的最优设备。

再次,不仅是单纯处理,为实施实时性能、控制,还需具备安全性和可靠性。

解决方案

电子在终端(Endpoint)上嵌入AI,称为「e-AI」,即Embedded Artificial Intelligence的简称。从去年开始免费开放了叫做「e-AITranslator」的工具。这是可将通过Caffe、TensorFlow学习过的AI,嵌入到所有MCU/MPU的压缩工具。瑞萨电子拥有业界高品质的MCU/MPU产品线,通过该工具,根据执行AI的大小,从丰富的产品线中选择适配产品。

瑞萨电子拥有针对嵌入式系统开发、经过市场验证的产品。可支持实时处理、进行控制、安全可靠的产品上运行AI。客户在制造设备中实施的流程管理、设备管理、预测性维护、安全管理,可即刻使用AI。在瑞萨自己的工厂中,也已在制造设备中安装使用了AI,在其他一些大客户的设备上也进行了推广使用。

瑞萨考虑不仅在CPU,而且在终端(Endpoint)中支持AI的应用需求。瑞萨将针对AI提供其独特的处理器DRP(Dynamically Reconfigurable Processor)。就并行性而言,DRP优于CPU;而就耗电量而言,DRP又优于难以将全部数据导入的GPU(Graphics ProcessingUnit)。在相同耗电量的条件下,其测量结果是CPU的100倍以上,GPU的10倍以上。

此外,与FPGA (Field-Programmable Gate Array)不同,开发无需硬件设计人员,AI的更新也容易。

通过使用DRP,客户将AI的识别功能应用于相机、机器人、AR眼镜。现在已经有不少客户在其新产品中积极推广使用该技术。

瑞萨电子在其独有产品SOTB(Si On ThinBuried-oxide)上也支持e-AI。通过利用该技术,可将MCU的工作电流大幅降低至1/10,待机电流降低至1/100. 该技术不仅可大幅延长电池寿命,还可利用热能、振动、光、无线电波等能量转换成电源的系统操作成为可能。对于传感器网络和健康看护可穿戴设备而言,通过在SOTB上嵌入e-AI,搭建仅将AI识别判断后的结果传输的系统成为可能,从而大幅节电。现在很多顾客开始探讨用SOTB来替代从前系统中的电池。

瑞萨电子将以上技术统括称呼为“终端智能(Endpoint Intelligence)”,不断强化开发,进而早日实现智能社会、互联世界。



关键词: 瑞萨 AI 终端

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