这家新创公司是怎样调整策略 实现单芯片神经网络运算平台？

美国新创公司Eta Compute在去年夏天的Hot Chips大会上展示了一款采用异步(asynchronous)技术的超低功耗微控制器，该公司的最新进展是发布了一款号称业界首创的神经形态(neuromorphic)平台。

Eta Compute共同创办人暨营销副总裁Paul Washkewicz在该公司于上周发表其采用台积电(TSMC) 55奈米ULP制程的最新系统单芯片(SoC)时表示，该芯片是“为移动与边缘装置提供以神经形态运算为基础之机器智能”的理想平台。

等一下…Eta Compute去年在Hot Chips大会上发表的0.25V物联网(IoT)芯片，什么时候变成“神经形态运算”引擎了？这家公司的策略调整了吗？对此Washkewicz解释，Eta是在“客户开始告诉我们，他们在边缘需要更多一点的智能”时，朝着“机器智能”(machine intelligence)这条路展开冒险。

Eta的神经形态运算方案包括两大主轴，一是事件导向(event-driven)、无频率延迟迟钝异步逻辑(delay insensitive asynchronous logic，DIAL)架构硬件，另一个是该公司的棘波神经网络(spiking neural network)软件；DIAL架构是利用一种创新交握(handshake)方法唤醒以非常低之功耗水平闲置中的电路，系统能迅速开启装置，无须同步电路通常需要的设定与等待时间。

这家新创公司添加了更多智能的策略路线修正，有部分是因为在去年秋天延揽了原隶属英特尔(Intel)实验室、任职资深首席工程师暨科学长的Nara Srinivasa；去年9月Srinivasa仍在英特尔时，他的老东家发表了一款神经形态人工智能测试芯片Loihi，表示该测试芯片是模拟人类大脑功能，会吸收从周遭环境取得的数据。

现在Eta Compute担任技术长的Srinivasa在一份声明中表示：“我们专利的事件导向处理器架构DIAL，结合了我们支持全客制化的神经形态算法；”他进一步指出：“这将是一系列颠覆性、广泛之新应用的基础，能将机器智能导入网络边缘。”

计算机模仿人类大脑并非全新概念，不过英特尔的Loihi人工智能芯片与Eta Comupt的IP不该混为一谈，因为后者所提供的技术并不完全相同；Washkewicz解释，Eta的目标是结合异步、无频率、事件导向DIAL硬件架构，与Srinivasa和他的团队所开发、以棘波神经模型为基础的算法。

市场研究机构Linley Group首席分析师Linley Gwennap对此抱持怀疑态度，他表示他还未与Eta交流过，但对该公司的讯息宣布感到困惑：“神经形态运算是指利用IC来模仿大脑结构，典型的神经形态系统会配备人造神经元，能共同组合成特定类型的神经网络；这种运算方法自然与包括Cortex-M3在内的传统冯诺曼(Von Neumann)架构CPU完全不同。”

因此Gwennap猜测，Eta Compute实际上是要发表一款“非常低功耗的Cortex-M3处理器核心设计，以及其他一些非常低功耗的IP核心；”毕竟“我们确实看到了远程物联网感测器以及特定可穿戴式设计对低功耗处理器的需求，这是一个在今天规模还很小的市场，但随着物联网越来越普及，可能会变得相当可观。”

Eta最新的55奈米IP组合，包括Arm Cortex-M3处理器核心、恩智浦(NXP)开发的CoolFlux数字信号处理器(DSP)、12位SAR模拟数字转换器(ADC)，经过优化的电源管理参考电压，可提供高效率的电压调节并支持低功耗模拟区块。

Washkewicz在接受EE Times采访时表示，Eta Compute的异步Cortex-M3嵌入式处理器，在65MHz频率下运作时功耗仅2mW (milliwatts)；此外该公司添加NXP的DSP到IP组合中，是因为机器智能需要特定的讯号处理，而CoolFlux是非常低功耗、异步DSP。

现阶段Eta Compute不能为授权客户提供完全成熟的软件开发环境，不过Washkewicz指出：“我们正借由在Arm处理器核心中将AI引擎硬线化(hardwiring)，遵循几乎类ASIC的模型；”在此同时，训练则是由Eta Compute内部的软件开发团队来完成。

Eta Compute已经准备好提供新的IP平台样品，Washkewicz透露该公司已经有几家重要客户，正在寻求将其IP整合到他们的芯片之方法；那些芯片的应用涵盖语音识别、感测器融合、穿戴式装置、心律监测、影像(包括脸部辨识)等等。

在被问到其他潜在的授权客户时，Washkewicz则表示：“我们能协助每一个Arm微控制器的用户寻求智能功能上的进展；”此外他也指出，ASIC供货商、还有中国的无晶圆厂IC设计业者都是他们看好的目标客户。

编译：Judith Cheng

本文授权编译自EE Times，版权所有，谢绝转载