BrainChip ra mắt bộ xử lý Akida Pico NPU siêu nhỏ tiêu thụ ít hơn 1 milliwatt điện năng
BrainChip ra mắt bộ xử lý Akida Pico NPU siêu nhỏ tiêu thụ ít hơn 1 milliwatt điện năng. Được thiết kế với mục đích cho các ứng dụng để đeo, nhà thông minh và IoT.
Công ty phần cứng BrainChip của Úc, mới đây đã tiết lộ bộ xử lý thần kinh(Neural Processor/NPU) mới nhất của mình có tên là Akida Pico NPU cực kỳ nhỏ và hiệu quả. Được thiết kế để trở thành một bộ tăng tốc ứng dụng AI, nó có thể khởi đầu cho làn sóng mới các thiết bị thông minh chỉ chạy bằng năng lượng pin, nếu mọi thứ diễn ra như mong đợi.
Akida Pico NPU tích hợp khả năng xử lý thần kinh dựa trên sự kiện của BrainChip, vào một diện tích chỉ 0,12 milimét vuông. Mặc dù có kích thước như vậy, nó có thể xử lý khối lượng công việc AI tương đối chuyên sâu như đánh thức giọng nói, phát hiện từ khóa, giảm tiếng ồn và xử lý cảm biến. Và nó thực hiện tất cả trong khi tiêu thụ ít hơn một miliwatt điện.
Bên trong, Akida Pico NPU được xây dựng xung quanh công cụ mạng nơ-ron Akida2 của BrainChip, được tinh chỉnh để hoạt động bằng pin. Nó tích hợp 150.000 bóng bán dẫn trong thiết kế NPU kỹ thuật số cùng với công cụ DMA và giao diện bus. Các nhà sản xuất có thể thêm SRAM, bộ nhớ flash và các thiết bị ngoại vi như GPIO để phù hợp với nhu cầu của họ.
Nền tảng Akida cho phép Akida Pico NPU liên tục theo dõi các đầu vào của nó và đánh thức bộ xử lý chính chỉ khi nó phát hiện ra điều gì đó đáng quan tâm, việc này giúp giảm đáng kể mức sử dụng điện năng. Việc lọc được thực hiện bởi một mạng nơ-ron được thiết kế để loại bỏ mọi cảnh báo sai. Điều này khá khác so với các hệ thống AI dựa trên vi điều khiển, thường yêu cầu chu kỳ nhiệm vụ – bật và tắt CPU theo các đợt theo thời gian để tiết kiệm điện năng. Trên thực tế, Akida Pico NPU không yêu cầu bất kỳ vi điều khiển chủ nào để thực hiện các tác vụ và nó có thể hoạt động độc lập.
Với chất liệu silicon của mình, BrainChip đang sử dụng quy trình FD-SOI 22nm của GlobalFoundries. Đối với các định dạng dữ liệu được hỗ trợ, nó có thể chạy các mô hình nơ-ron FP32, INT8 và INT4, mặc dù INT8 là mục tiêu chính cho các trường hợp sử dụng dự định.
Sean Hehir, Tổng giám đốc điều hành của BrainChip cho biết : “Giống như tất cả các nền tảng hỗ trợ AI Edge của chúng tôi, Akida Pico được phát triển để thúc đẩy hơn nữa giới hạn tính toán của AI trên chip với độ trễ thấp và công suất thấp cần thiết cho các ứng dụng thần kinh” .
Công ty hình dung thiết bị nhỏ này sẽ cho phép sử dụng giao diện giọng nói AI cho các thiết bị gia dụng thông minh, trợ lý để đeo, camera, chuông cửa tự động và nhiều thứ khác nữa – về cơ bản là bất cứ thứ gì cần phát hiện và phân loại các sự kiện âm thanh hoặc cảm biến trong khi chạy trong thời gian dài với pin sạc.
Mặc dù, Brainchip không đưa ra điểm chuẩn hiệu suất, Akida Pico NPU được cho là có thể xử lý các mô hình thần kinh hạn chế mà không gặp vần đề nào, dù nó chắc chắn không dành cho việc xử lý của AI với quy mô lớn.
BrainChip hướng đến mục tiêu biến Akida Pico thành một chip độc lập hoặc khối IP mà nhà sản xuất có thể tích hợp vào SoC và bộ vi điều khiển của riêng họ.
