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Los microcontroladores de 32 bits y los procesadores de fusión mejoran el rendimiento de la IA con un consumo de energía eficiente adaptado a las aplicaciones Edge ML.
![CONJUNTO](https://www.electronicsforu.com/wp-contents/uploads/2023/12/ALIF-Ensemble_FINAL-2048x1463.jpg-1-500x357.webp)
Alif Semiconductor ha anunciado la disponibilidad de su línea de productos Ensemble, incluidos microcontroladores de 32 bits y procesadores de fusión, a través de canales de distribución globales. La serie Ensemble está diseñada para mejorar el rendimiento en comparación con las MCU tradicionales de 32 bits en modelos de IA. La arquitectura de Alif logra esto integrando una microNPU en cada núcleo de la CPU. También puede mejorar el rendimiento de AI/ML con respecto a los núcleos de MCU tradicionales, lo que resulta en un aumento significativo del rendimiento general. Este aumento de rendimiento no da como resultado un mayor consumo de energía, ya que cada inferencia de detección de objetos solo consume 0,27 mJ, mucho menos que las MCU típicas.
Los dispositivos incluyen una gama de MCU RTOS de un solo núcleo y de doble núcleo con CPU Arm Cortex-M55 y MicroNPU Arm Ethos-U55 opcionales para aprendizaje automático. La serie también cuenta con procesadores Fusion de triple y cuádruple núcleo con CPU Cortex-A32 que son compatibles con sistemas operativos como Linux. La arquitectura consistente en toda la serie admite la reutilización del software en diferentes escalas de proyectos. Además, las protecciones previenen el robo de propiedad intelectual, garantizan la integridad del código y protegen contra malware. La criptografía protege los datos dentro del dispositivo y durante la comunicación. Los dispositivos incluyen almacenamiento integrado, periféricos y administración de energía. La tecnología aiPM de Alif optimiza la duración de la batería proporcionando energía específica a los componentes según sea necesario para garantizar un funcionamiento eficiente.
«Desde el principio, vimos una gran brecha en el mercado», dijo Mark Rootz, vicepresidente de marketing de Alif Semiconductor. “Hay muchas aplicaciones de aprendizaje automático de vanguardia que requieren de 50 a 250 GOP para ser útiles. Las MCU típicas de 32 bits no pueden acercarse a este nivel de rendimiento. Por lo tanto, para encontrar una solución, los desarrolladores tuvieron que cambiar a aceleradores basados en GPU con alrededor de 1000 GOP, lo cual es extremadamente excesivo en términos de rendimiento, tamaño, costo y complejidad. Sólo Alif llena este vacío en el medio. Este es el punto óptimo para los productos de vanguardia que funcionan con baterías”.
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