Rantai alat, papan sensor menyempurnakan ekosistem chip AI

Rantai alat Eta Compute berkembang, dengan pengumuman kompiler untuk chip ECM3532-nya yang menyederhanakan pengembangan tertanam.

Dikombinasikan dengan kit evaluasi papan sensor seukuran koin, dan kemitraan dengan Edge Impulse, ini mendorong startup ke tingkat kedewasaan berikutnya. Eta Compute meluncurkan chip AI berdaya sangat rendah ECM3532 pada bulan Februari, namun hingga saat ini mendukung desain pelanggan dengan mengoptimalkan kode secara manual untuk desain MCU dan DSP dual-core.

Node sensor

ECM3532 adalah SoC dual-core yang menggunakan inti Arm Cortex-M3 dan NXP CoolFlux DSP untuk pemrosesan AI. Perusahaan menggunakan teknik continuous voltage frequency scaling (CVFS) yang dipatenkan untuk menyesuaikan voltase dan frekuensi clock kedua inti untuk memenuhi kebutuhan variabel perangkat IoT. Ini ditujukan untuk aplikasi fusi sensor dalam desain bertenaga baterai; aplikasi pemrosesan gambar yang selalu aktif dapat dicapai dengan anggaran daya 100 W.

Papan evaluasi kecil yang diluncurkan baru-baru ini dimaksudkan untuk memudahkan pengembangan sensor pintar, mikrofon penyematan, sensor suhu dan tekanan, akselerometer, giroskop, dan konektivitas Bluetooth. Ini berukuran 1,4 kali 1,4 inci dan dapat berjalan selama "bulan" dengan baterai sel koin, menurut perusahaan.

Tensai Sensor Board dari Eta Compute merupakan node sensor lengkap yang mendukung AI (Gambar:Eta Compute)

Eta Compute bermitra dengan Edge Impulse pada bulan Mei, dengan chip dan papan evaluasi Eta Compute yang didukung oleh pengembangan ML ujung-ke-ujung dan platform MLOps Edge Impulse. Sebagian besar alat Edge Impulse menangani visualisasi dan pengelolaan set data untuk node IoT yang mendukung AI.

“Akan sangat sulit untuk mulai menggunakan bagian [sebuah Eta Compute], sebagai pengembang tertanam… dan melakukan ML bahkan lebih sulit,” CEO Edge Impulse Zach Shelby mengatakan kepada EE Times dalam wawancara sebelumnya. “Kami mencoba menghilangkan rasa sakit itu. Kami memiliki biner seret dan lepas yang bagus yang ada di papan [Eta Compute]. Itu mulai mengumpulkan data sensor segera, ke dalam sistem kami. Kemudian, ketika tiba waktunya untuk menerapkan algoritme ML, kami memiliki opsi penerapan yang membangun perpustakaan untuk target Eta Compute yang akan berjalan langsung di perangkat.”

Kompiler dan middleware

Pengembang Edge AI saat ini menghadapi beberapa masalah yang ditangani oleh rantai alat Tensai Flow Eta Compute, menurut Semir Haddad, Direktur Senior Pemasaran Produk di Eta Compute.

“Yang pertama adalah bagaimana Anda berinteraksi dengan sensor nyata dan menangkap data itu untuk meningkatkan jaringan Anda,” kata Haddad. “Hal kedua adalah bagaimana Anda mengoptimalkan jaringan untuk perangkat keras. Hari ini Anda memiliki kerangka kerja jaringan saraf atau alat yang membantu Anda berjalan di CPU, tetapi itu tidak benar-benar dioptimalkan [untuk perangkat keras kami]. Kemudian, Anda perlu membuat firmware yang dapat digunakan dalam pengembangan sistem tertanam yang sebenarnya. Masalah keempat adalah solusi edge to cloud yang lengkap termasuk penyediaan perangkat dan koneksi ke cloud. Ini adalah empat poin masalah yang kami tangani dengan Tensai Flow.”

Rantai alat Tensai Flow Eta Compute sekarang menyertakan kompiler yang mengoptimalkan kode jaringan saraf untuk chip perusahaan (Gambar:Eta Compute)

Tensai Flow menyertakan kompiler yang mengambil model TensorFlow atau ONNX dan mengompilasinya menjadi kode yang dapat dieksekusi pada perangkat ECM3532. Middleware menambahkan semua perangkat lunak yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi yang lengkap, termasuk sistem operasi waktu nyata (RTOS) dan driver sensor.

Tensai Flow juga menyertakan 'kebun binatang jaringan' model pra-validasi untuk kasus penggunaan tertentu yang dapat diintegrasikan ke dalam desain pelanggan. Edge Impulse menangani operasi data – pengumpulan dan pengelolaan data, pembuatan versi data, berbagi kumpulan data antar pengembang, dll.

“Yang unik dari solusi ini dibandingkan dengan yang kami temukan dari vendor lain… adalah seberapa komprehensifnya, dalam hal mampu menghasilkan kode yang dioptimalkan yang dapat digunakan dalam aplikasi nyata,” kata Haddad. “Antara aspek jaringan saraf dan aspek pengembangan firmware, ini yang membedakan [Tensai Flow].”

Didirikan pada tahun 2015, Eta Compute telah mencapai produksi silikon dengan anggaran dan jumlah karyawan yang relatif sederhana. Perusahaan telah mengumpulkan $19 juta hingga saat ini dan memiliki 35 staf di AS dan India.

>> Artikel ini awalnya diterbitkan pada situs saudara kami, EE Times.