瑞薩處理器在終點提出人工智能

處理器將高性能與低功耗相結合，減少了在云端進行AI計算的需求。瑞薩電子的新處理器有望向車載攝像頭和服務機器人等設備提供車載人工智能(AI)，從而減少了將密集計算發(fā)送到云端的需求。該RZ / A2M是說，提供十倍的圖像處理性能，它的前身，RZ / A1，并在非常低的功耗據說這樣做。瑞薩工業(yè)業(yè)務部門高級營銷總監(jiān)Mark Rootz告訴“設計新聞”說：“我們每秒可以進行數十次的操作，并且仍能保持低于3 W的功耗。”“當你的功率低于3瓦時，你可以獲得更小的尺寸，你可以擺脫風扇，你可以將智能嵌入到便攜式應用中，比如身體凸輪。”

處理器功能的關鍵在于它將528-MHz ARM Cortex A9 CPU與動態(tài)可重配置處理器(DRP)模塊相結合。DRP能夠動態(tài)地將處理電路的配置從一個時鐘周期改變到下一個時鐘周期，使其能夠以非常低的功率執(zhí)行實時圖像處理。想要從西門子，強生，美敦力，雷神和其他數百家先進制造商那里獲得銷售線索?在波士頓BIOMEDevice，嵌入式系統會議和新英格蘭設計與制造部門與他們會面。近400家供應商在展會上預訂了展位;現在預訂你的。

瑞薩工程師認為，降低功耗的能力是許多人工智能應用的重大進步，如今需要在云端進行計算。這樣做意味著必須將數據發(fā)送到云，進行處理，然后返回到應用程序站點，這自然會減慢決策過程。今天，無數這樣的應用程序以這種方式進行，在全球范圍內造成了計算流量困境。

“所有發(fā)送到云的數據 - 堵塞云 - 幾乎無法管理，”Rootz說。“這就需要在終點提供更多智能并減少流量。”

通過在終點嵌入人工智能，并以可由電池供電的方式實現，瑞薩工程師希望開始改變這種情況。他們預見到新技術將用于車身攝像頭和服務機器人，例如自動吸塵器。他們說，在那里，真空吸塵器可以存儲他們應該避免的物品的圖像，從而減少出錯的可能性。該技術還可以在本地應用于條形碼掃描儀，車牌掃描儀和生物識別技術，如指紋和面部識別系統。瑞薩的產品營銷經理Ganesh Balamitran指出：“今天，生物識別技術已在云計算中完成。”“他們在前端進行了一些預處理，然后將其余部分發(fā)送到云端。但是借助這項技術，

瑞薩表示，新技術已經在消費電子產品和機器視覺等應用領域實現。據該公司稱，全球10個國家的150多個設計團隊正在進行基于該技術的試驗，目前有超過30個人工智能使用案例正在進行中。

“我們正在為便攜式應用提供解決方案，”Rootz告訴我們。“對于計算要求非常高的應用，這一切都與更小的尺寸，更高的性能和更低的功耗有關。”