ROHM開(kāi)發(fā)出數十毫瓦超低功耗的設備端學(xué)習 AI芯片，無(wú)需云服務(wù)器、在設備端即可實(shí)時(shí)預測故障

*設備端（On-device）學(xué)習： 在同一AI芯片上進(jìn)行學(xué)習和訓練

全球知名半導體制造商ROHM（總部位于日本京都市）開(kāi)發(fā)出一款設備端學(xué)習*AI芯片（配備設備端學(xué)習AI加速器的SoC），該產(chǎn)品利用 AI（人工智能）技術(shù)，能以超低功耗實(shí)時(shí)預測內置電機和傳感器等的電子設備的故障（故障跡象檢測），非常適用于IoT領(lǐng)域的邊緣計算設備和端點(diǎn)*¹。

通常，AI芯片要實(shí)現其功能，需要進(jìn)行設置判斷標準的“訓練”，以及通過(guò)學(xué)到的信息來(lái)判斷如何處理的“推理”。在這種情況下，“訓練”需要匯集龐大的數據量形成數據庫并隨時(shí)更新，因此進(jìn)行訓練的AI芯片需要具備很高的運算能力，而其功耗也會(huì )隨之增加。正因如此，面向云計算設備開(kāi)發(fā)的高性能、昂貴的AI芯片層出不窮，而適用于邊緣計算設備和端點(diǎn)（更有效地構建物聯(lián)網(wǎng)社會(huì )的關(guān)鍵）的低功耗、可在設備端學(xué)習的AI芯片開(kāi)發(fā)卻困難重重。

此次開(kāi)發(fā)出的AI芯片，是ROHM在基于日本慶應義塾大學(xué)松谷教授開(kāi)發(fā)的“設備端學(xué)習算法”，面向商業(yè)化開(kāi)發(fā)的AI加速器*²（AI專(zhuān)用硬件計算電路）和ROHM8位高效CPU“tinyMicon MatisseCORE™（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“Matisse”）”構成。通過(guò)將2萬(wàn)門(mén)超小型AI加速器與高效CPU相結合，能以?xún)H幾十mW（僅為以往AI訓練芯片的1/1000）的超低功耗實(shí)現訓練和推理。利用本產(chǎn)品，無(wú)需連接云服務(wù)器，就可以在設備終端將未知的輸入數據和模式形成“不同于以往”的數值并輸出，因此可在眾多應用中實(shí)現實(shí)時(shí)故障預測。

未來(lái)，ROHM計劃將該AI芯片的AI加速器應用在IC產(chǎn)品中，以實(shí)現電機和傳感器的故障預測。計劃于2023年度推出產(chǎn)品，于2024年度投入量產(chǎn)。

日本慶應義塾大學(xué) 理工學(xué)部信息工學(xué)科 松谷 宏紀 教授表示：“隨著(zhù)5G通信和數字孿生*³等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，對云計算的要求也越來(lái)越高，而在云服務(wù)器上處理所有數據，從負載、成本和功耗方面看并不現實(shí)。我們研究的‘設備端學(xué)習’和開(kāi)發(fā)的‘設備端學(xué)習算法’，是為了提高邊緣端的數據處理效率，創(chuàng )建更好的物聯(lián)網(wǎng)社會(huì )。這次，我校通過(guò)與ROHM公司進(jìn)行聯(lián)合研究，進(jìn)一步改進(jìn)了設備端學(xué)習電路技術(shù)，并有望以高性?xún)r(jià)比的方式推出產(chǎn)品。我們預計在不久的將來(lái)，這種原型AI芯片將會(huì )成功嵌入ROHM的IC產(chǎn)品中，為實(shí)現更高效的物聯(lián)網(wǎng)社會(huì )做出貢獻�！�

＜關(guān)于tinyMicon MatisseCORE™＞

tinyMicon MatisseCORE™（Matisse: Micro arithmetic unit for tiny size sequencer）是ROHM自主開(kāi)發(fā)的8位微處理器（CPU），該產(chǎn)品旨在隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展來(lái)提高模擬IC的智能化程度。憑借針對嵌入式應用而優(yōu)化的指令集和最新的編譯器技術(shù)，以高標準實(shí)現了更小的芯片面積和程序代碼、以及更高速的運算處理能力。此外，該產(chǎn)品還符合汽車(chē)功能安全標準“ISO 26262”、ASIL-D等的要求，適用于對可靠性要求高的應用。另外，利用內置的自有“實(shí)時(shí)調試功能”，在調試時(shí)的處理可以完全不影響應用程序的運行，因此能在應用產(chǎn)品工作的同時(shí)進(jìn)行調試。

＜AI芯片（配備設備端學(xué)習AI加速器的SoC）詳細介紹＞

這次開(kāi)發(fā)出的設備端學(xué)習AI芯片原型（產(chǎn)品型號：BD15035）在人工智能技術(shù)的基礎上，采用了慶應義塾大學(xué)松谷教授開(kāi)發(fā)的“設備端學(xué)習算法（三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )*⁴的AI電路）”。為了推出可以投放市場(chǎng)的產(chǎn)品，ROHM將這種AI電路的大小從500萬(wàn)門(mén)縮小為2萬(wàn)門(mén)，僅為原來(lái)的0.4%，并將其重新構建為自有的AI加速器“AxlCORE-ODL”，同時(shí)，利用ROHM的8位高效微處理器“tinyMicon MatisseCORE™”進(jìn)行AI加速器的運算控制，使得僅數十毫瓦的超低功耗AI訓練和推理成為可能。利用本產(chǎn)品，無(wú)需連接云服務(wù)器和事先進(jìn)行AI訓練，就可以設備終端將未知的輸入數據和模式（例如加速度、電流、照度、聲音等）形成“不同于以往（異常度）”的數值并輸出，因此不僅可以降低云服務(wù)器和通信成本，還能通過(guò)終端AI進(jìn)行實(shí)時(shí)故障預測（故障跡象檢測）。

另外，ROHM還提供可安裝微控制器開(kāi)發(fā)板“Arduino*⁵”用擴展板（配備Arduino兼容引腳）的評估板，以方便客戶(hù)評估這款AI芯片。評估板上裝有無(wú)線(xiàn)通信模塊（Wi-Fi和Bluetooth^®）以及64kbit EEPROM（內存），只需將該評估板與傳感器等單元相連接，將傳感器裝在監控對象上，即可在顯示屏上確認AI芯片的效果。關(guān)于該評估板，如有需要歡迎聯(lián)系ROHM的銷(xiāo)售部門(mén)。

＜AI芯片的演示視頻＞

ROHM還準備了該AI芯片在使用評估板時(shí)的演示視頻，歡迎觀(guān)看！

https://api01-platform.stream.co.jp/apiservice/plt3/NDc3%23MTY5MQ%3d%3d%23500%232d0%230%233FE6F851E400%23OzEwOzEwOzEw%23

＜術(shù)語(yǔ)解說(shuō)＞

*1) 邊緣計算設備和端點(diǎn)

將構成大數據基礎的服務(wù)器和計算機連接云端，即成為“云服務(wù)器”和“云計算設備”，而構成邊緣（端）側的邊緣計算設備則是指終端的計算機或設備。端點(diǎn)是指比邊緣計算設備更末端的設備和地點(diǎn)。

*2) AI加速器

在實(shí)現AI功能時(shí)，將由軟件讓處理器（CPU）執行處理改為通過(guò)硬件處理來(lái)提高處理速度的設備（或電子電路）。

*3) 數值孿生

一種將現實(shí)世界中的信息像雙胞胎一樣映射在虛擬空間（數字空間）中的技術(shù)。

*4) 三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

在受人腦機制啟發(fā)而誕生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（數學(xué)公式和函數的模型）中，由輸入層、中間層和輸出層組成的處理流程中，將中間層視為一層、總共僅由三層構成的簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。由幾十層中間層來(lái)執行更復雜的AI處理的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )即為“深度學(xué)習”。

*5) Arduino

Arduino推出的由載有微控制器和輸入輸出端口的PCB板及軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境構成的開(kāi)放源代碼平臺，已在全球廣泛普及。