TI rozszerza ofertę mikrokontrolerów i ekosystem oprogramowania w celu stosowania edge AI w każdym urządzeniu

Texas Instruments (TI) wprowadził na rynek dwie nowe rodziny mikrokontrolerów (MCU) wyposażonych w funkcje AI typu edge. Mikrokontrolery MSPM0G5187 i AM13Ex zawierają jednostkę przetwarzania neuronowego (NPU) TinyEngine firmy TI. To dedykowany akcelerator sprzętowy dla mikrokontrolerów, który optymalizuje operacje wnioskowania w ramach głębokiego uczenia się, aby zmniejszyć opóźnienia i poprawić efektywność energetyczną podczas przetwarzania na obrzeżach sieci.

Źródło: TI

Oferta rozwiązań TI w zakresie przetwarzania wbudowanego jest wspierana przez kompleksowy ekosystem programistyczny, w tym zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) CCStudio. Jego funkcje generatywnej sztucznej inteligencji pozwalają inżynierom na używanie prostego języka w celu przyspieszenia tworzenia kodu, konfiguracji systemu i debugowania dzięki standardowym w branży agentom i modelom połączonym z danymi TI.

Firma TI przyspiesza wdrażanie sztucznej inteligencji brzegowej w dowolnych urządzeniach elektronicznych, od monitorowania w czasie rzeczywistym w noszonych monitorach zdrowia i domowych wyłącznikach automatycznych po fizyczną sztuczną inteligencję w robotach humanoidalnych.

– TI wynalazło cyfrowy procesor sygnałowy prawie 50 lat temu, kładąc podwaliny pod dzisiejsze przetwarzanie sztucznej inteligencji na obrzeżach sieci. Obecnie TI przewodzi kolejnej fazie innowacji, integrując procesor TinyEngine NPU w całym naszym portfolio mikrokontrolerów, w tym w mikrokontrolerach ogólnego przeznaczenia oraz wysokowydajnych mikrokontrolerach czasu rzeczywistego – powiedział Amichai Ron, starszy wiceprezes ds. przetwarzania wbudowanego i produktów DLP® w TI.

Sztuczna inteligencja w mikrokontrolerach

– Podczas gdy większość świata skupiała się na przyspieszeniu sztucznej inteligencji i procesorach NPU w większych układach SoC, okazuje się, że niektóre z bardziej interesujących i dalekosiężnych zastosowań sztucznej inteligencji można wdrożyć w mniejszych układach, takich jak mikrokontrolery. Zastosowania przyspieszenia AI w urządzeniach brzegowych mogą sprawić, że urządzenia konsumenckie staną się bardziej inteligentne, a urządzenia przemysłowe bardziej wydajne. Ponadto, jeśli uda się połączyć te układy z narzędziami programistycznymi, które same wykorzystują AI do tworzenia funkcji AI, można udostępnić możliwości przyspieszenia AI znacznie szerszemu gronu inżynierów i projektantów urządzeń – dodał Bob O’Donnell, prezes i główny analityk w TECHnalysis Research.

Procesor TinyEngine NPU wykonuje obliczenia wymagane przez sieci neuronowe równolegle do głównego procesora (CPU) obsługującego kod aplikacji. W porównaniu z podobnymi mikrokontrolerami bez akceleratora to przyspieszenie sprzętowe:

• Minimalizuje zajmowaną przestrzeń w pamięci flash.
• Zmniejsza opóźnienia nawet 90-krotnie na każdą inferencję AI.
• Zmniejsza zużycie energii ponad 120-krotnie na każdą inferencję AI.

Taki poziom wydajności pozwala urządzeniom o ograniczonych zasobach – w tym produktom przenośnym, zasilanym bateryjnie – na przetwarzanie obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.

Sterowanie w czasie rzeczywistym oraz przyspieszenie dzięki AI w systemach wielosilnikowych

Aplikacje do sterowania silnikami w urządzeniach AGD, robotyce i systemach przemysłowych coraz częściej wymagają inteligentnych funkcji, takich jak sterowanie adaptacyjne i konserwacja predykcyjna, jednak wdrożenie tych możliwości wymagało dotychczas skomplikowanych projektów opartych na wielu układach scalonych. Opierając się na ponad dwudziestoletnim doświadczeniu w dziedzinie sterowania silnikami dzięki portfolio mikrokontrolerów czasu rzeczywistego C2000™, nowe mikrokontrolery AM13Ex firmy TI są pierwszymi w branży, które integrują wysokowydajny rdzeń Arm Cortex-M33, procesor TinyEngine NPU oraz zaawansowaną architekturę sterowania w czasie rzeczywistym w jednym układzie scalonym.

Ten stopień integracji umożliwia projektantom jednoczesne wdrażanie zaawansowanych funkcji sterowania silnikami i sztucznej inteligencji bez konieczności stosowania komponentów zewnętrznych, co pozwala obniżyć koszty materiałów nawet o 30%. Kluczowe ulepszenia obejmują:

• Możliwość utrzymania precyzyjnych pętli sterowania w czasie rzeczywistym dla maksymalnie czterech silników, podczas gdy procesor TinyEngine NPU wykonuje algorytmy sterowania adaptacyjnego w celu wykrywania obciążenia i optymalizacji zużycia energii.
• Zintegrowany akcelerator obliczeń trygonometrycznych, który wykonuje obliczenia 10 razy szybciej niż implementacje algorytmu CORDIC (Coordinate Rotation Digital Computer), zapewniając bardziej precyzyjne i responsywne sterowanie silnikiem.