Eta Compute Memperkuat Ekosistem AI dengan Compiler Baru, Papan Sensor, dan Kemitraan Edge Impulse
Eta Compute memperluas ekosistem pengembangnya dengan meluncurkan compiler yang menyederhanakan perangkat lunak embedded untuk chip AI ECM3532 miliknya.
Digabungkan dengan kit evaluasi papan sensor berukuran koin dan kolaborasi dengan Edge Impulse, startup ini maju menuju kesiapan pasar penuh. Meskipun ECM3532 diluncurkan pada Februari, penerapan awal memerlukan penyesuaian kode manual untuk mikrokontroler dan DSP dual-core-nya.
Node sensor
ECM3532 adalah SoC dual-core yang menggabungkan mikrokontroler Arm Cortex-M3 dengan DSP CoolFlux NXP, memberikan pemrosesan AI yang efisien. Teknik continuous voltage-frequency scaling (CVFS) yang dipatenkan secara dinamis menyesuaikan tegangan core dan kecepatan jam agar sesuai dengan beban kerja, mengaktifkan operasi ultra-rendah daya untuk aplikasi sensor fusion dan pemrosesan gambar always-on yang dibekali baterai dengan anggaran daya seendah 100 µW.
Untuk menyederhanakan prototipasi, Eta Compute merilis papan evaluasi mini yang berukuran hanya 1,4 × 1,4 inci. Papan ini mengintegrasikan mikrofon, sensor suhu dan tekanan, akselerometer, giromoskop, dan konektivitas Bluetooth, dan dapat berjalan selama “bulan” dengan satu baterai koin.
Papan Sensor Tensai Eta Compute: node sensor lengkap yang diaktifkan AI (Gambar: Eta Compute)
Pada Mei, perusahaan mengumumkan kemitraan dengan Edge Impulse. Kolaborasi ini mengintegrasikan ECM3532 dan papan evaluasinya dengan platform ML ujung-ke-ujung dan MLOps Edge Impulse, menyederhanakan visualisasi dataset, versioning, dan deployment.
“Menerapkan solusi ML embedded bisa menakutkan, terutama bagi pengembang yang baru mengenal chip ini,” kata CEO Edge Impulse Zach Shelby dalam wawancara dengan EE Times. “Kami menyediakan biner drag-and-drop yang segera mulai mengumpulkan data sensor. Saat saatnya untuk men-deploy model, kami membangun perpustakaan yang dioptimalkan untuk target Eta Compute yang berjalan langsung di perangkat.”
Compiler dan middleware
Pengembang edge-AI menghadapi empat tantangan besar yang rantai alat Tensai Flow Eta Compute atasi, menurut Senior Director of Product Marketing Semir Haddad.
“Pertama, berinteraksi dengan sensor nyata dan menangkap data untuk menyempurnakan jaringan. Kedua, mengoptimalkan jaringan untuk perangkat keras spesifik kami, yang sering diabaikan oleh framework generik. Ketiga, menghasilkan firmware yang siap untuk pengembangan embedded. Keempat, menyediakan solusi edge-to-cloud lengkap, termasuk provisioning perangkat dan konektivitas cloud,” Haddad menjelaskan.
Tensai Flow Eta Compute kini mencakup compiler yang mengoptimalkan kode jaringan saraf neural untuk ECM3532 (Gambar: Eta Compute)
Tensai Flow mengubah model TensorFlow atau ONNX menjadi firmware yang berjalan pada ECM3532, sementara middleware menyediakan sistem operasi real-time (RTOS), driver sensor, dan komponen runtime penting lainnya. Platform ini juga menghosting “network zoo” model yang telah divalidasi sebelumnya yang disesuaikan dengan kasus penggunaan umum, siap untuk integrasi segera.
Edge Impulse menangani operasi data—pengumpulan, versioning, dan berbagi dataset—memastikan pengembang dapat melakukan iterasi dengan cepat.
“Yang membedakan Tensai Flow adalah kelengkapannya dari ujung ke ujung,” Haddad kata. “Dengan menggabungkan optimasi jaringan saraf neural dengan generasi firmware, kami menyediakan solusi yang siap untuk produksi.”
Didirikan pada 2015, Eta Compute telah menghasilkan silikon dengan anggaran dan tenaga kerja yang terbatas. Perusahaan telah mengumpulkan $19 juta hingga saat ini dan employs 35 staf di seluruh Amerika Serikat dan India.
>> Artikel ini awalnya dipublikasikan di situs saudara kami, EE Times.
