Perangkat hybrid menggabungkan arsitektur DSP dan MCU
CEVA telah mengumumkan prosesor hybrid CEVA-BX dan teknologi pengenalan suara WhisPro. CEVA-BX menggabungkan fitur prosesor sinyal digital (DSP) dan mikrokontroler (MCU) dalam satu perangkat yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan yang meningkat akan kemampuan pemrosesan sinyal dan komputasi di berbagai area aplikasi termasuk IoT, konsumen, otomotif, dan industri. Menurut perusahaan, keluarga baru ini mengatasi kesenjangan dalam kinerja pemrosesan sinyal MCU dan fleksibilitas DSP yang membatasi kemampuan desainer untuk dengan mudah mengatasi persyaratan yang muncul untuk IoT seluler, fusi sensor, inferensi jaringan saraf, dan banyak lagi.
Meskipun DSP, MCU, dan prosesor khusus tetap menjadi pilihan terbaik untuk sebagian besar beban kerja yang terdefinisi dengan baik, aplikasi yang muncul menghadirkan beban kerja yang beragam. Akibatnya, pengembang merasa perlu menggabungkan MCU dan DSP dalam desain yang lebih kompleks atau menerima kompromi dalam kinerja pemrosesan sinyal atau fleksibilitas kontrol. Rangkaian CEVA-BX dirancang untuk mendukung aplikasi beban kerja campuran melalui arsitektur yang menggabungkan kemampuan pemrosesan paralel dengan fitur mikroprosesor canggih (Gambar 1).
klik untuk gambar lebih besar Gambar 1. Blok diagram CEVA-BX. (Sumber:CEVA)
Dibangun di sekitar pipa panjang variabel (maks 11 tahap), arsitektur menggabungkan dua unit pemrosesan skalar (SPU) dengan dukungan asli untuk matematika kompleks, FFT, akselerasi divisi, dan dukungan opsional untuk floating presisi ganda, tunggal, dan setengah -satuan titik Selain itu, set instruksi mendukung operasi single-instruction multiple-data (SIMD) yang diperlukan untuk pemrosesan vektor dalam inferensi jaringan saraf dan algoritme lainnya. Untuk mendukung operasi kontrol tipe MCU, arsitektur menggabungkan arsitektur set instruksi dengan dukungan tipe C penuh dengan file register tujuan umum yang besar dan buffer untuk percabangan dan loop yang dirancang untuk mengurangi ukuran kode dan kinerja kecepatan. Subsistem memori yang sepenuhnya di-cache mendukung program dan ruang data 4GB, memberikan kontrol penuh atas halaman memori dan port master khusus untuk masing-masingnya. Untuk aplikasi yang lebih kompleks, pengembang dapat menggunakan mekanisme manajemen buffer dan antrian otomatis CEVA-Connect untuk mengintegrasikan co-prosesor dan membuat klaster inti CEVA-BX (Gambar 2).
Gambar 2. Transfer data CEVA-Connect. (Sumber:CEVA)
CEVA-BX awalnya ditawarkan dalam dua konfigurasi – CEVA-BX1 dengan MAC 32X32-bit tunggal dan MAC quad 16X16-bit dan CEVA-BX2 dengan MAC quad 32X32-bit dan MAC oktal 16X16-bit, yang juga mampu mendukung operasi MAC 16x8-bit dan 8x8-bit. CEVA-BX2 menangani beban kerja intensif seperti kontrol 5G PHY, beamforming multi-mikrofon, dan jaringan saraf untuk pengenalan suara, dengan hingga 16 GMAC per detik. CEVA-BX1 melayani beban kerja DSP rendah hingga menengah, seperti IoT seluler, tumpukan protokol, dan fusi sensor yang selalu aktif, hingga 8 GMAC per detik. Keamanan ditangani menggunakan mode eksekusi tepercaya khusus untuk mematuhi standar keamanan yang ketat. Rangkaian CEVA-BX disertai dengan rangkaian alat pengembangan perangkat lunak yang komprehensif, termasuk kompiler LLVM canggih, debugger berbasis Eclipse, DSP dan pustaka komputasi jaringan saraf, dukungan kerangka kerja jaringan saraf seperti Android NN API, ARM NN, dan Tensorflow Lite, dan pilihan Sistem Operasi Real Time (RTOS) terkemuka di industri. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi halaman produk CEVA-BX.
Pengenalan Ucapan WhisPro
Secara terpisah, CEVA mengumumkan teknologi WhisPro-nya dirancang untuk mempercepat implementasi produk pintar yang diaktifkan suara yang terhubung ke layanan asisten suara berbasis cloud, seperti Amazon Alexa, Google Assistant, Baidu DuerOS, dan lainnya. Didesain untuk perangkat yang selalu aktif mendengarkan, teknologi ini dibangun di sekitar model jaringan saraf berulang (RNN) yang dapat diskalakan yang mampu menangani frasa pemicu tunggal, serta frasa pemicu multi simultan, untuk mendukung beberapa asisten AI. Dirancang dengan kekebalan kebisingan bawaan, WhisPro mencapai tingkat pengenalan frasa bangun yang tidak bergantung pada speaker lebih dari 95% sambil meminimalkan konsumsi daya dan persyaratan pemrosesan. Untuk kekebalan kebisingan yang lebih besar, pengembang dapat menggabungkan WhisPro dengan teknologi front-end pengurangan kebisingan ClearVox CEVA. Bekerja bersama-sama, WhisPro dan ClearVox menyediakan solusi perangkat lunak aktivasi suara yang tahan terhadap kebisingan yang dirancang untuk berjalan pada perangkat CEVA CEVA -TeakLite-4, CEVA -X2, dan CEVA -BX. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi halaman produk CEVA WhisPro.
