Das leistet die Akida-Plattform der 2. Generation von Brainchip

Das sehr effiziente und dennoch leistungsstarke neuronale Verarbeitungssystem, das von Brainchip für eingebettete Edge-KI-Anwendungen entwickelt wurde, bietet nun eine 8-Bit-Verarbeitung zusammen mit Funktionen wie Time-Domain-Convolutionos und Vision-Transformer-Beschleunigung. Dies ermöglicht ein hohes Leistungsniveau in Geräten im Sub-Watt-Bereich, das sie von der Wahrnehmung zur Kognition führt.

Die zweite Generation von Akida umfasst nun Temporal Event Based Neural Nets (TENN) räumlich-zeitliche Faltungen (Spatial-Temporal Convolutions), die die Verarbeitung von zeitkontinuierlichen Rohdatenströmen wie Videoanalyse, Zielverfolgung, Audioklassifizierung, Analyse von MRT- und CT-Scans für die Vorhersage von Vitalzeichen und Zeitreihenanalyse für Prognosen und vorausschauende Wartung verbessern. Diese Fähigkeiten werden in der Industrie, im Automobilbau, im digitalen Gesundheitswesen, im intelligenten Haus und in der intelligenten Stadt dringend benötigt. Die TENNs ermöglichen deutlich einfachere Implementierungen, indem sie die Rohdaten direkt von den Sensoren abrufen, was die Modellgröße und die durchgeführten Operationen drastisch reduziert und gleichzeitig eine sehr hohe Genauigkeit gewährleistet. Dadurch können die Designzyklen verkürzt und die Entwicklungskosten gesenkt werden.

Eine weitere Ergänzung der zweiten Akida-Generation ist die Vision-Transformers-Beschleunigung (ViT), ein neuronales Netzwerk, das sich bei verschiedenen Computer-Vision-Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und semantischer Segmentierung als äußerst leistungsfähig erwiesen hat. Diese leistungsstarke Beschleunigung, kombiniert mit Akidas Fähigkeit, mehrere Schichten gleichzeitig zu verarbeiten, und der Hardwareunterstützung für Skip-Verbindungen, ermöglicht es, die Ausführung komplexer Netzwerke wie RESNET-50 vollständig im neuronalen Prozessor ohne CPU-Eingriff selbst zu verwalten und die Systemlast zu minimieren.

Die Akida IP-Plattform verfügt über die Fähigkeit, auf dem Gerät zu lernen, was eine kontinuierliche Verbesserung und datenlose Anpassung ermöglicht, die die Sicherheit und den Datenschutz verbessert. In Verbindung mit der verfügbaren Effizienz und Leistung ermöglicht dies sehr differenzierte Lösungen, die bisher nicht möglich waren. Dazu gehören sichere Geräte mit kleinem Formfaktor, wie z. B. Hörgeräte und tragbare Geräte, die rohe Audiodaten verarbeiten, sowie medizinische Geräte zur Überwachung von Herz- und Atemfrequenz und anderen lebenswichtigen Daten, die nur 1 µW an Strom verbrauchen. Dies lässt sich bis hin zu Bildverarbeitungslösungen mit HD-Auflösung skalieren, die über hochwertige, batteriebetriebene oder lüfterlose Geräte bereitgestellt werden, wodurch eine Vielzahl von Anwendungen von Überwachungssystemen bis hin zu Fabrikmanagement und Augmented Reality effektiv skaliert werden kann.

Die Software und das Tooling von Akida vereinfachen die Entwicklung und Bereitstellung von Lösungen und Diensten mit diesen Funktionen weiter:

• Eine effiziente Laufzeit-Engine, die Modellbeschleunigungen autonom und für den Entwickler völlig transparent verwaltet.
• MetaTF-Software, die Entwickler mit ihrem bevorzugten Framework, wie TensorFlow/Keras, oder ihrer Entwicklungsplattform, wie Edge Impulse, verwenden können, um KI-Lösungen einfach zu entwickeln, abzustimmen und einzusetzen.
• Unterstützt alle Arten von Convolutional Neural Networks (CNN), Deep Learning Networks (DNN), Vision Transformer Networks (ViT) sowie Spiking Neural Networks (SNNs) und ist damit zukunftssicher, da die Modelle immer fortschrittlicher werden.

Akida verfügt über einen Modell-Zoo und ein wachsendes Ökosystem von Software-, Tool- und Modellanbietern sowie von IP-, SoC-, Foundry- und Systemintegrator-Partnern. BrainChip arbeitet mit Early Adopters an der IP-Plattform der zweiten Generation. Die allgemeine Verfügbarkeit wird im 3. Quartal 2023 erfolgen.