Silicon Labs通過Matter-Ready平臺實現(xiàn)人工智能和機器學習在邊緣設(shè)備上的應(yīng)用
2022-01-26
來源:Silicon Labs
中國,北京-2022年1月25日-致力于以安全、智能無線技術(shù)建立更互聯(lián)世界的全球領(lǐng)導者Silicon Labs(亦稱“芯科科技”,NASDAQ:SLAB)今日宣布推出BG24和MG24系列2.4 GHz無線SoC,分別支持藍牙和多協(xié)議操作,同時也推出新的軟件工具包。這個新平臺同時優(yōu)化硬件和軟件,有助于在電池供電的邊緣設(shè)備實現(xiàn)AI/ML應(yīng)用和高性能無線功能。Matter-Ready的超低功耗BG24和MG24系列產(chǎn)品支持多種無線協(xié)議,并提供PSA 3級Secure Vault?安全保護,是各種智能家居、醫(yī)療和工業(yè)應(yīng)用的理想選擇。今天宣布推出的物聯(lián)網(wǎng)SoC和軟件解決方案包括以下產(chǎn)品:
? 兩款全新系列2.4 GHz無線SoC:擁有業(yè)界率先集成的AI/ML加速器,支持Matter、Zigbee、OpenThread、低功耗藍牙、藍牙網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)、專有和多協(xié)議操作、高級別的行業(yè)安全認證、超低功耗以及Silicon Labs產(chǎn)品組合中最大的內(nèi)存和閃存容量。
? 全新軟件工具包:旨在讓開發(fā)人員通過一些常用的工具套件(如TensorFlow),來快速構(gòu)建及部署人工智能和機器學習算法。
Silicon Labs首席執(zhí)行官Matt Johnson表示:“BG24和MG24無線SoC代表業(yè)界所需功能的絕佳組合,包括廣泛的無線多協(xié)議支持、電池壽命、機器學習和物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用的安全性?!?br/>
率先集成AI/ML加速器帶來性能和能效的提升
物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計人員深知人工智能和機器學習的巨大潛力,可為家庭安全系統(tǒng)、可穿戴醫(yī)療監(jiān)測器、商業(yè)設(shè)施和工業(yè)設(shè)備監(jiān)控傳感器等邊緣應(yīng)用帶來更多的智能化。但是,當下想要在邊緣設(shè)備上考慮部署人工智能或機器學習的人員往往在性能和功耗上面臨困境,最終得不償失。
作為率先擁有內(nèi)置專用AI/ML加速器的超低功耗器件,BG24和MG24產(chǎn)品使這些困境迎刃而解。這種專用硬件旨在快速高效地處理復雜計算,內(nèi)部測試顯示其性能提升最高達4倍,能效提升最多達6倍。由于機器學習計算是在本地設(shè)備上而不是在云端進行的,因此消除了網(wǎng)絡(luò)延遲,加快了決策和行動。
BG24和MG24系列還具有Silicon Labs產(chǎn)品組合中最大的閃存和隨機存取存儲器(RAM)容量。這意味著該器件可以支持多協(xié)議、Matter以及針對大型數(shù)據(jù)集訓練ML算法。PSA 3級認證的Secure VaultTM是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的高級別安全認證,可為門鎖、醫(yī)療設(shè)備和其他需小心部署的產(chǎn)品提供所需的安全性,對這類產(chǎn)品而言,強化設(shè)備免受外部威脅至關(guān)重要。
要了解有關(guān)BG24和MG24 SoC功能的更多信息,并觀看如何入門的演示,請在此處注冊Tech Talk “開箱新的BG24和MG24 SoC”:https://www.silabs.com/tech-talks
AI/ML軟件和支持Matter幫助設(shè)計人員構(gòu)建創(chuàng)新應(yīng)用
除了原本就支持的TensorFlow,Silicon Labs還與一些領(lǐng)先的AI和ML工具提供商(如SensiML和Edge Impulse等)合作,以確保開發(fā)人員獲得端對端工具鏈,簡化機器學習模型的開發(fā),并優(yōu)化無線應(yīng)用的嵌入式部署。將新的AI/ML工具鏈與Silicon Labs的Simplicity Studio以及BG24和MG24系列的SoC結(jié)合使用,開發(fā)人員可從使用Matter相互通信的各種連接設(shè)備中汲取信息,然后做出智能的機器學習驅(qū)動決策。
例如,在商業(yè)辦公樓中,很多燈具是由運動檢測器(motion detector)控制的,這些檢測器通過監(jiān)控是否有人在現(xiàn)場活動以判斷應(yīng)該開燈還是關(guān)燈。然而當人員在辦公桌前打字時,只有手和手指動作,單憑運動傳感器無法識別人員是否在場,這時工作人員可能就會處于黑暗之中。通過Matter應(yīng)用層將音頻傳感器與運動檢測器連接起來,這個額外的音頻數(shù)據(jù)(例如打字聲)就可以輸入到機器學習算法中,從而使照明系統(tǒng)更智能地決定是開燈還是關(guān)燈。
邊緣ML計算支持其他智能工業(yè)和家庭應(yīng)用,包括用于異常檢測的傳感器數(shù)據(jù)處理、預測性維護、用于改進玻璃破碎檢測的音頻模式識別、簡單命令詞識別以及視覺應(yīng)用,如使用低分辨率相機進行在場檢測或人數(shù)統(tǒng)計。
初期(Alpha)項目凸顯多樣化的部署選項
代表不同行業(yè)和應(yīng)用的40多家公司已經(jīng)在非公開的初期項目中,開始開發(fā)和測試新的平臺解決方案。吸引這些公司的,正是BG24和MG24平臺的超低功耗和高級功能,如AI/ML功能和支持Matter。全球零售商正在尋求通過更準確的資產(chǎn)跟蹤、實時價格更新和其他方面來改善店內(nèi)購物體驗。商業(yè)辦公樓管理部門的工作人員正在探索如何使建筑系統(tǒng)(包括照明和暖通空調(diào))更加智能,以降低業(yè)主成本并減少環(huán)境影響??傊?,消費者和智能家居解決方案提供商都在努力簡化各種設(shè)備的連接并擴展其交互方式,從而為消費者帶來創(chuàng)新的功能和服務(wù)。
Silicon Labs強大的SoC系列產(chǎn)品
BG24和MG24 SoC結(jié)合了運行速率為78 MHz的ARM Cortex-M33處理器、高性能2.4 GHz射頻、行業(yè)領(lǐng)先的20位ADC、優(yōu)化的閃存(最大1536 kB)和RAM(最大256 kB)組合,以及AI/ML硬件加速器(用于在卸載ARM Cortex-M33工作量時處理機器學習算法),因此應(yīng)用程序可以有更多的時鐘周期來完成其他工作。這些SoC支持廣泛的2.4 GHz無線物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議,且具有市場上難得的安全性和極優(yōu)良的射頻性能/能效比。
供貨情況
采用5mmx5mm QFN40和6mmx6mm QFN48封裝的EFR32BG24和EFR32MG24 SoC現(xiàn)已向初期客戶發(fā)貨,并將于2022年4月進行批量供應(yīng)。多種評估板已可供設(shè)計人員開發(fā)應(yīng)用程序。基于BG24和MG24 SoC的模塊將在2022年下半年供貨。