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Google stellt Open-Source-KI-Hardware für Wearables und industrielle Anwendungen vor
(C) unter Verwendung eines Motivs von Andrei Suslov / 123RF.com
Grundlage der neuen Chips ist Googles Neural Processing Unit (NPU) Coral, deren Accelerator-Design im vergangenen Jahr unter Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht wurde, was es anderen Firmen gestattet, die Technologie kostenfrei in ihre Prozessoren zu integrieren. Im aktuellen Fall ist es der Chiphersteller Synaptics, der seine Astra-SR200-Serie damit ausstattet. Synaptics ist Googles erster kommerzieller Chip-Partner für Coral, doch Googles Ambitionen gehen über einen einzigen Hersteller hinaus.
Google strebt dabei die Integration immer komplexerer KI-Systeme in vernetzte Alltagsgeräte, Smartphones, intelligente Brillen, aber auch Industriesensoren an. Solche Systeme haben oft keine besonders leistungsfähigen Prozessoren, keine permanente Internetverbindung und dürfen nicht stromhungrig sein, da dies die darin verbauten Batterien überlasten würde. Synaptics kombiniert diese Architektur mit seiner eigenen, proprietären Verarbeitungstechnologie. Der Open-Source-Compiler “Torq”, der auf den Softwareprojekten MLIR und IREE basiert, soll Entwicklern dabei helfen, Modelle einzusetzen, die mit gängigen Frameworks wie PyTorch, JAX und Googles LiteRT erstellt wurden.
Synaptics’ neue ASTRA-SR200-Familie vereint drei Prozessoren mit unterschiedlichen Fähigkeiten. Die Prozessoren kombinieren Arm-Cortex-M85- und Cortex-M52-Kerne mit der Coral-NPU von Google, wodurch Hersteller Rechenaufgaben auf Komponenten verteilen können, die für unterschiedliche Leistungs- und Energieanforderungen optimiert sind. Entscheidend ist zudem, dass Synaptics bis zu 8 MB SRAM sowie kundenspezifische DRAM-Konfigurationen mit einer Kapazität von mehreren hundert Megabyte integriert; das in Kürze erscheinende Coralboard SR wird sogar bis zu 256 MB unterstützen. Dieser zusätzliche Speicher könnte Geräten dabei helfen, größere KI-Modelle auszuführen und Daten von Kameras, Mikrofonen und anderen Sensoren zu verarbeiten, ohne dass ein separater Anwendungsprozessor erforderlich ist.
Potenzielle Anwendungen könnten industrielle smarte Brillen sein, die ihre Umgebung interpretieren, Kameras in produktiven Umgebungen, die Objekte erkennen, oder Security-Produkte, die Audio- und Videosignale lokal analysieren, ohne sie dauerhaft über ein Netzwerk übertragen zu müssen. Als mögliche KI-Modelle wurden beispielsweise Gemma 3 270M, Liquid AIs LFM2.5-Modelle und Ultralytics’ YOLO Computervision Model ausgemacht.
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