頂點光電子商城2025年5月23日消息:近日,荷蘭的 Innatera 推出了第一款使用神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)的商用微控制器,用于傳感器應(yīng)用。
Pulsar芯片采用模擬與數(shù)字混合的神經(jīng)形態(tài)計算單元,模擬生物神經(jīng)元通過脈沖信號(Spiking Neural Networks, SNN)進(jìn)行信息傳遞。這種架構(gòu)使其在處理時間序列數(shù)據(jù)(如傳感器信號)時,延遲降低100倍、功耗降低500倍,遠(yuǎn)超傳統(tǒng)AI芯片。例如,在音頻感知分類任務(wù)中,其功耗從傳統(tǒng)CNN的40mW降至400μW,模型體積縮小33倍,同時保持90%以上的準(zhǔn)確率。
Pulsar將神經(jīng)形態(tài)計算單元與RISC-V內(nèi)核、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速器集成,形成異構(gòu)計算平臺。這種設(shè)計允許芯片根據(jù)任務(wù)需求動態(tài)分配計算資源:低功耗場景:依賴神經(jīng)形態(tài)單元處理實時傳感器數(shù)據(jù)(如雷達(dá)手勢識別,功耗降低42倍);高精度需求:調(diào)用CNN加速器完成復(fù)雜模式識別(如圖像分類)。
此外,芯片采用臺積電28nm工藝,尺寸僅2.6×2.8mm,批量成本低于5美元,兼顧性能與成本。通過事件驅(qū)動計算(僅在數(shù)據(jù)變化時激活神經(jīng)元),Pulsar在無線耳機(jī)音頻分類任務(wù)中,功耗從傳統(tǒng)方案的40mW降至400μW,模型體積縮小33倍。在雷達(dá)手勢識別任務(wù)中,延遲從CNN加速器的100ms降至0.6ms,滿足工業(yè)機(jī)器人實時控制需求。

應(yīng)用場景方面,邊緣AI傳感器的理想選擇。智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,Pulsar的極低功耗特性使其適用于電池供電的邊緣設(shè)備,如智能門鎖、環(huán)境監(jiān)測傳感器等。例如,與日本Socionext合作開發(fā)的人類存在檢測方案,通過雷達(dá)傳感器+Pulsar芯片,實現(xiàn)非成像式隱私保護(hù)檢測(基于心跳或微動),功耗較傳統(tǒng)攝像頭方案降低90%。工業(yè)自動化與機(jī)器人,實時傳感器融合:在協(xié)作機(jī)器人中,Pulsar可同時處理來自攝像頭、力傳感器、激光雷達(dá)的多模態(tài)數(shù)據(jù),實現(xiàn)毫秒級響應(yīng)。預(yù)測性維護(hù):通過分析設(shè)備振動信號的脈沖模式,提前預(yù)警機(jī)械故障,減少停機(jī)時間。醫(yī)療與可穿戴設(shè)備,便攜式腦電監(jiān)測:Pulsar的低功耗特性支持長時間腦電信號采集,用于癲癇預(yù)警或睡眠監(jiān)測。無創(chuàng)血糖檢測:結(jié)合光學(xué)傳感器,通過分析皮膚組織的光散射變化,實現(xiàn)非侵入式血糖測量。
據(jù)IDC預(yù)測,到2025年全球邊緣AI芯片市場規(guī)模將達(dá)122億美元,年復(fù)合增長率超30%。Pulsar針對邊緣設(shè)備(如智能傳感器、IoT終端)的低功耗、實時性、隱私保護(hù)需求,提供了一種替代云端計算的方案。在智能家居中,Pulsar可直接在本地處理語音指令或人體存在檢測,避免數(shù)據(jù)上傳云端帶來的延遲與隱私風(fēng)險。
相比傳統(tǒng)CNN加速器,Pulsar在音頻分類任務(wù)中功耗降低100倍(400μW vs 40mW),模型體積縮小33倍。雷達(dá)手勢識別延遲降低167倍(600μW vs CNN加速器的100ms)。采用臺積電28nm工藝,批量成本低于5美元,適合大規(guī)模部署。
Innatera提供配套的Talamo SDK,支持與PyTorch交互,開發(fā)者可在熟悉的環(huán)境中構(gòu)建和部署脈沖模型,降低神經(jīng)形態(tài)計算的門檻。
Innatera的Pulsar芯片通過神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)與異構(gòu)計算的創(chuàng)新,為邊緣AI傳感器提供了高效、低功耗的解決方案。其技術(shù)突破不僅推動了邊緣計算的發(fā)展,也為神經(jīng)形態(tài)計算的商業(yè)化鋪平了道路。隨著生態(tài)系統(tǒng)的完善與市場認(rèn)知度的提升,Pulsar有望成為邊緣AI傳感器領(lǐng)域的標(biāo)桿產(chǎn)品。
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