工具链、传感器板增强AI芯片生态

Eta Compute 的工具链正在不断扩大，其 ECM3532 芯片的编译器已发布，可简化嵌入式开发。

结合硬币大小的传感器板评估套件，以及与 Edge Impulse 的合作，这将初创公司推向了新的成熟水平。 Eta Compute 于 2 月份推出了其 ECM3532 超低功耗 AI 芯片，但到目前为止，它通过手动优化双核 MCU 和 DSP 设计的代码来支持客户设计。

传感器节点

ECM3532 是一款双核 SoC，使用 Arm Cortex-M3 和 NXP CoolFlux DSP 内核进行 AI 处理。该公司使用获得专利的连续电压频率缩放 (CVFS) 技术来调整两个内核的电压和时钟频率，以满足物联网设备的可变需求。它旨在用于电池供电设计中的传感器融合应用；以 100 µW 的功率预算即可实现始终在线的图像处理应用。

最近推出的微型评估板旨在简化智能传感器、嵌入式麦克风、温度和压力传感器、加速度计、陀螺仪和蓝牙连接的开发。据该公司称，它的尺寸为 1.4 x 1.4 英寸，可以使用纽扣电池运行“数月”。

Eta Compute 的 Tensai 传感器板是一个完整的支持 AI 的传感器节点（图片：Eta Compute）

Eta Compute 早在 5 月份就与 Edge Impulse 合作，Edge Impulse 的端到端 ML 开发和 MLOps 平台支持 Eta Compute 的芯片和评估板。 Edge Impulse 的大部分工具用于处理支持 AI 的物联网节点的数据集的可视化和管理。

Edge Impulse 首席执行官 Zach Shelby 告诉 EE Times “作为嵌入式开发人员，开始使用 [an Eta Compute] 类型的部分真的很困难……而进行 ML 就更难了。” 在之前的采访中。 “我们试图消除这种痛苦。我们有一个很好的拖放二进制文件，可以在 [Eta Compute] 板上运行。它立即开始将传感器数据收集到我们的系统中。然后，当需要部署 ML 算法时，我们有一个部署选项，可以为 Eta Compute 目标构建一个可以在设备上正确运行的库。”

编译器和中间件

Eta Compute 产品营销高级总监 Semir Haddad 表示，如今边缘 AI 开发人员面临着 Eta Compute 的 Tensai Flow 工具链解决的几个问题。

“第一个是您如何与真实传感器交互并捕获该数据以改进您的网络，”Haddad 说。 “第二件事是如何针对硬件优化网络。今天，您拥有帮助您在 CPU 上运行的神经网络框架或工具，但它并没有真正针对我们的硬件进行优化。然后，您需要生成可用于实际嵌入式系统开发的固件。第四个问题是完整的边缘到云解决方案，包括设备配置和连接到云。这是我们通过 Tensai Flow 解决的四个痛点。”

Eta Compute 的 Tensai Flow 工具链现在包含一个编译器，用于优化公司芯片的神经网络代码（图片：Eta Compute）

Tensai Flow 包含一个编译器，该编译器采用 TensorFlow 或 ONNX 模型并将其编译为可在 ECM3532 设备上执行的代码。中间件添加了运行完整应用程序所需的所有软件，包括实时操作系统 (RTOS) 和传感器驱动程序。

Tensai Flow 还包括一个预先验证模型的“网络动物园”，用于可以集成到客户设计中的特定用例。 Edge Impulse 负责处理数据操作——数据的收集和管理、数据的版本控制、在开发人员之间共享数据集等。

“与我们从其他供应商那里找到的解决方案相比，该解决方案的独特之处在于它的全面性，就能够生成可用于实际应用程序的优化代码而言，”Haddad 说。 “在神经网络方面和固件开发方面，这是 [Tensai Flow] 的不同之处。”

Eta Compute 成立于 2015 年，已经以相对适中的预算和人数实现了生产芯片。该公司迄今已融资 1900 万美元，在美国和印度拥有 35 名员工。

>> 本文最初发表于我们的姊妹网站 EE Times。