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[導讀]在今年的德國紐倫堡SENSOR + TEST 2022大會上,與會者有幸見到了ISM330IS ——第一個內(nèi)置智能傳感器處理單元(ISPU)的傳感器。意法半導體于 2022 年初發(fā)布這一技術。簡單地說,ISPU是一種支持C語言的可編程嵌入式數(shù)字信號處理器 (DSP),能夠運行機器學習和深度學習算法。因此,它是邊緣人工智能的下一個發(fā)展方向,或者 ST 所說的“Onlife Era”時代。ISM330IS有一個單精度計算浮點單元,開運動傳感器先河。

在今年的德國紐倫堡SENSOR + TEST 2022大會上,與會者有幸見到了ISM330IS ——第一個內(nèi)置智能傳感器處理單元(ISPU)的傳感器。意法半導體于 2022 年初發(fā)布這一技術。簡單地說,ISPU是一種支持C語言的可編程嵌入式數(shù)字信號處理器 (DSP),能夠運行機器學習和深度學習算法。因此,它是邊緣人工智能的下一個發(fā)展方向,或者 ST 所說的“Onlife Era”時代。ISM330IS有一個單精度計算浮點單元,開運動傳感器先河。

從一個想法到新一代傳感器,ST克服了哪些挑戰(zhàn)?

在這項研究啟動期,ST發(fā)表了一篇研究在慣性傳感器內(nèi)集成機器學習核心的可行性論文。過去,傳感器的作用就是收集數(shù)據(jù),所有計算任務都必須在微控制器上完成,這種架構背后的原因比較簡單,慣性傳感器是小尺寸的低功耗設備。增加性能強大的處理器不僅會違反這些設計限制,還會帶來巨大的系統(tǒng)集成和制造挑戰(zhàn)。雖然在一個模塊內(nèi)整合了DSP 和加速度計與陀螺儀,但是ST 并未降低處理性能、內(nèi)存容量和傳感器的精準度。

首款配備機器學習核心的傳感器有哪些非凡之處?

ST在2018 年發(fā)表的這篇論文具有開創(chuàng)性,因為它為首個包含八個并行決策樹、運行機器學習算法的慣性傳感器LSM6DSOX解決了市場推廣的難題。本地運行應用同時功耗非常低,從不可能變成了可能。產(chǎn)品推出后,尤其是在將模塊集成到 SensorTile.box 之后,新應用開始涌現(xiàn)。例如,用它開發(fā)的嬰兒哭聲檢測器,當有嬰兒被遺忘在車內(nèi)時可以提示駕駛員。同樣,倫敦大學學院兩個項目基于此開發(fā)出了自動化站/坐監(jiān)測和更便捷的數(shù)字聽診器,獲得市場好評。

還有哪些傳感器配備機器學習核心?

LSM6DSOX還標志著一個新開發(fā)者社區(qū)出現(xiàn)。ST在 GitHub網(wǎng)站提供了機器學習核心庫,并提高Unico GUI 軟件工具的可及性,幫助更多的希望利用 LSM6DSOX 的機器學習核心的程序員。此外,我們還發(fā)布了性能更強大的傳感器。LSM6DSRX 有更好的性能,適用于虛擬現(xiàn)實耳機等要求更高的應用。ST還推出了 LSM6DSV16X,它具有增強的機器學習內(nèi)核和更好的性能功率比,適用于功耗限制更嚴格的系統(tǒng)。因而,有機器學習核心的ST傳感器在一定程度上加快了下一個自動化時代的到來,而 ISM330IS 在這一傳奇中翻開了一個重要的新篇章。

從新處理核心到新應用

ISPU是用什么做的?

ISM330IS 的 ISPU提供 8 KB的數(shù)據(jù)RAM和32 KB的應用RAM,運行頻率10 MHz,具有32 位 RISC哈佛架構、四級流水線、浮點單元和針對神經(jīng)網(wǎng)絡處理優(yōu)化的16位長度指令集。此外,雖然處理器發(fā)出中斷請求僅需四個時鐘周期(Arm Cortex 內(nèi)核通常需要15 個時鐘周期),但也可以在一個時鐘周期內(nèi)處理 16 位乘法運算。它使用 SPI 或 I2C 與主控 MCU 通信,開發(fā)人員只需在主處理器啟動時將 C 代碼加載到 ISPU 的易失性存儲器內(nèi)即可。

FPU 讓應用程序能夠在邊緣設備上更靈活地運行推理算法。一旦滿足條件,程序就會向微控制器發(fā)出中斷請求。同樣,與上一代核心相比,該架構使 ISPU 提高性能的同時,功耗仍維持在微瓦級別。因此,與之前機器學習核心的決策樹相比,新產(chǎn)品是一個重大的飛躍,是一個更高效的系統(tǒng)。 此外,盡管具有強大的算力,但 ISM330IS 仍然適合市場標準的 3 mm x 2.5 mm x 0.83 mm LGA 封裝。因此,采用新傳感器,設計人員無需大幅修改 PCB布局。

ISM330IS是如何做到脫穎而出的?

機器學習應用越來越普及,很多人一想到機器學習,就會想到高存儲容量、云計算服務器或高度并行的GPU 架構,有許多程序?qū)\算性能要求確實很高,這使得它們與邊緣處理不相容。然而,有些企業(yè)也知道,并非所有深度學習系統(tǒng)都需要這個級別的算力。因此,在手機等移動產(chǎn)品或工業(yè)設備本機上運行推理算法的應用越來越受歡迎。圖像識別、異常檢測和預測性維護都要求在低功率條件下有可靠的 AI 性能。同樣,家庭無線安保系統(tǒng)攝像頭可以用人工智能識別人臉或?qū)櫸?,ISPU核心可以為移動系統(tǒng)常亮顯示屏提供智能。

針對性能與功耗這一挑戰(zhàn),ISM330IS 是一個新的解決方案,因為它的高性能模式功耗僅為0.59 mA,在同等條件下,ISM330DHCX高達1.5 mA。ISM330DHCX功耗較高的部分原因是模塊集成了性能更強大的陀螺儀等功能。然而,這些數(shù)字也顯示了新產(chǎn)品的優(yōu)化之處和處理器核心的能效。事實上,低功耗微控制器很少有 FPU,因為它們通常需要大量的電能,然而,ISM330IS卻將功耗成功地控制在電池供電系統(tǒng)適用的水平。

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