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SILICON LABS（芯科科技）與 Eta Compute近期共同宣布建立合作伙伴關(guān)系，將支持產(chǎn)品開發(fā)人員將機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）高級功能無縫集成到其邊緣ML嵌入式產(chǎn)品中，以添加多樣應(yīng)用價(jià)值。
芯科科技長期以來一直以物聯(lián)網(wǎng)、汽車、醫(yī)療保健、工業(yè)和消費(fèi)品的低功耗無線連接解決方案創(chuàng)新而聞名。我們的解決方案將高效的微控制器、無線連接與嵌入式推理的新功能相結(jié)合。如果開發(fā)人員希望為產(chǎn)品添加ML功能，這種技術(shù)領(lǐng)先地位將使我們成為其首選合作伙伴。
Eta Compute 支持微型邊緣ML
Eta Compute 是一家硅谷初創(chuàng)公司，其使命是采用解決方案克服 AI 快速發(fā)展的格局與嵌入式系統(tǒng)的獨(dú)特挑戰(zhàn)之間的差距，從而實(shí)現(xiàn)微型邊緣上的機(jī)器學(xué)習(xí)和創(chuàng)新。在ML、物聯(lián)網(wǎng)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)專家團(tuán)隊(duì)的推動下，Eta Compute了解在資源受限的邊緣設(shè)備上部署 ML 模型的挑戰(zhàn)。
Eta Compute的Aptos是一款革命性的無代碼軟件工具鏈，專為嵌入式推理而設(shè)計(jì)。Aptos旨在簡化邊緣ML模型開發(fā)，可加快創(chuàng)建為低功耗邊緣處理器量身定制的高效模型。
Aptos 對ML工具采取了一種獨(dú)特的新方法——它本身就基于ML技術(shù)。這些內(nèi)部ML模型使Aptos能夠自動學(xué)習(xí)嵌入式處理器的ML功能和性能特征。通過利用這些見解并提取硬件細(xì)節(jié)，Aptos使產(chǎn)品開發(fā)人員能夠?qū)⑵漕I(lǐng)域和用例專業(yè)知識專注于創(chuàng)建出色的邊緣ML產(chǎn)品，而不會糾結(jié)于數(shù)據(jù)科學(xué)、芯片優(yōu)勢/劣勢、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器和資源限制的細(xì)節(jié)。
芯科科技攜手Eta Compute為邊緣ML的開發(fā)挑戰(zhàn)提供解方
產(chǎn)品開發(fā)人員將最佳ML技術(shù)引入其邊緣嵌入式產(chǎn)品的過程面臨著諸多困難。一個(gè)挑戰(zhàn)是資源——很難找到并留住既具有ML專業(yè)知識又了解低功耗芯片嚴(yán)格要求的“獨(dú)角獸（unicorn）”工程師（與ML專家通常使用的云環(huán)境相比）。因此，針對受限嵌入式系統(tǒng)建立和優(yōu)化ML模型就成為一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
另一個(gè)挑戰(zhàn)是成功采用具有嵌入式ML功能的快速發(fā)展的新型硅。如果使用傳統(tǒng)方法，描述新推理芯片的特性將需要熟練的ML/嵌入式專業(yè)人員投入大量的精力來詳細(xì)探索和理解每個(gè)新芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能力，以便正確地利用其優(yōu)勢并繞過不可避免的嵌入式限制，例如內(nèi)存量或缺少對特定 ML 操作的支持。
傳統(tǒng)ML流程的這些挑戰(zhàn)將導(dǎo)致一個(gè)漫長的產(chǎn)品開發(fā)周期，充滿了迭代過程。許多產(chǎn)品仍然停留在概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中，無法實(shí)現(xiàn)批量生產(chǎn)。
芯科科技與Eta Compute的合作使得該公司的Aptos無代碼軟件工具鏈可以在包括EFR32xG24和EFR32xG26無線SoC平臺上接受訓(xùn)練。Aptos對這些芯片的支持使其共同客戶能夠使用該平臺輕松創(chuàng)建高度優(yōu)化的模型，這些模型在 芯科科技解決方案上運(yùn)行，用于圖像識別、分類、計(jì)數(shù)和人體姿態(tài)檢測等邊緣ML視覺任務(wù)。
探索相關(guān)產(chǎn)品信息：
EFR32xG24: https://cn.silabs.com/wireless/zigbee/efr32mg24-series-2-socs
EFR32xG26: https://cn.silabs.com/wireless/zigbee/efr32mg26-series-2-socs
Aptos 自動生成針對所選芯片的最佳ML模型并描述其特性。Aptos支持的初始芯片是 EFR32xG24和EFR32xG26。一旦通過指定目標(biāo)和限制（例如模型準(zhǔn)確性、延遲和功耗要求）并使用訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集來定義 Aptos 要解決的ML問題，Aptos就會應(yīng)用其對各個(gè) Silicon Labs SoC 和編譯器的知識來自動生成模型。Aptos還根據(jù)實(shí)際硬件開發(fā)套件自動對這些模型描述特性，因此可以保證 Aptos報(bào)告的指標(biāo)確實(shí)能夠在您自己的芯科科技硬件上實(shí)現(xiàn)。
Eta Compute 開發(fā)了Aptos，以幫助公司實(shí)現(xiàn)Edge-AI/ML的巨大潛力。此項(xiàng)合作旨在克服將邊緣ML產(chǎn)品從概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)引入批量生產(chǎn)過程中的挑戰(zhàn)，包括解決ML和嵌入式軟件世界之間的巨大差距以及客戶可能遇到的資源、時(shí)間表和專業(yè)知識限制。
AI/ML的現(xiàn)況和未來趨勢
AI是當(dāng)今熱門的流行語。任何與技術(shù)相關(guān)的對話都可以提到AI，這就是它對我們生活各個(gè)方面的影響。而AI再加上另一個(gè)相關(guān)的詞：ML，它們正在徹底改變一切，小到總結(jié)日常會議，大到揭秘復(fù)雜的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。這些功能需要付出相當(dāng)大的代價(jià)，包括其消耗的巨大電力，為進(jìn)行模型訓(xùn)練而更加依賴數(shù)據(jù)，以及隨著網(wǎng)絡(luò)犯罪分子變得更加老練而產(chǎn)生的內(nèi)在安全風(fēng)險(xiǎn)。這就是微型邊緣上的 AI/ML?發(fā)揮作用的地方。
微型邊緣是在最接近數(shù)據(jù)源的小型資源受限設(shè)備上對計(jì)算和數(shù)據(jù)處理功能的部署。這些設(shè)備，通常是處理能力和內(nèi)存有限的傳感器或微控制器，在本地執(zhí)行操作，而不是依賴云計(jì)算。微型邊緣支持在這些小型設(shè)備上運(yùn)行 ML 模型，能夠直接進(jìn)行實(shí)時(shí)決策和數(shù)據(jù)分析，從而降低與數(shù)據(jù)傳輸和云存儲相關(guān)的成本。這種方法對于需要低延遲、低能耗、增強(qiáng)隱私保護(hù)和低帶寬利用率的應(yīng)用特別有用。
未來，我們將有更多關(guān)于Aptos與芯科科技解決方案結(jié)合使用的詳細(xì)信息，同時(shí)，您可以觀看 Aptos 的現(xiàn)場演示和導(dǎo)覽，或者注冊免費(fèi)試用，以生成針對芯科科技解決方案的優(yōu)化ML模型：https://etacompute.com/
