Ambient Scientific GPX10 Pro เป็นโปรเซสเซอร์/ไมโครคอนโทรลเลอร์ที่ออกแบบมาสำหรับงาน Embedded AI แบบ Always-on บนอุปกรณ์ Edge ที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน โดยใช้พลังงานต่ำกว่า 100 ไมโครวัตต์ (<100 μW) ทำให้สามารถรัน AI ได้ตลอดเวลานานหลายปีด้วยแบตเตอรี่กระดุม (coin-cell) เพียงก้อนเดียว
ชิป SoC รุ่นนี้มาพร้อมกับ MX8 AI Core ที่สามารถโปรแกรมผ่านซอฟต์แวร์ได้จำนวน 10 คอร์ ซึ่งใช้เทคโนโลยี DigAn ของบริษัท นอกจากนี้ยังมี ADC กินพลังงานต่ำพิเศษ, อินเทอร์เฟซกล้อง 8-bit DVP, หน่วยความจำ SRAM ขนาด 2,048 KB รองรับอุปกรณ์ต่อพ่วง (Peripheral) ได้หลากหลาย และมีแกนประมวลผล Arm Cortex-M4F สำหรับจัดการงานที่ไม่เกี่ยวข้องกับ AI อีกด้วย
คุณสมบัติและสเปกเด่นของ GPX10 Pro คุณสมบัติและสเปกเด่นของ :
- MCU core – Arm Cortex-M4F core ที่ปรับความถี่สัญญาณนาฬิกาได้ตั้งแต่ 100 kHz ถึง 100 MHz
- หน่วยความจำ
- SRAM สำหรับระบบขนาด 2,048 KB
- Retention SRAM ขนาด 64 KB ในบล็อก Always On
- ที่เก็บข้อมูล – Flash ภายนอกผ่าน SPI หรือ QSPI
- 10x MX8 programmable AI Cores สำหรับงาน Deep Learning ที่ใช้พลังงานต่ำเป็นพิเศษ
- ใช้ DigAn AI Engine ที่สามารถสลับบทบาทระหว่าง Master และ Slave ได้
- รองรับการประมวลผลสูงสุด 2,560 MAC ต่อรอบสัญญาณนาฬิกา (256 MAC ต่อรอบต่อคอร์)
- ประสิทธิภาพสูงสุด 512 GOPS ที่ความถี่ 100 MHz พร้อม
- ประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่า 7 TOPS/W
- มี FFT Engine ขนาด 256 จุด ในบล็อก Always On
- รองรับความละเอียดของข้อมูลและค่าน้ำหนัก (Operand/Weight) ตั้งแต่ 4 ถึง 32 บิต
- รองรับ neural networks มาตรฐาน (CNN, RNN, LSTM, FCN) รวมถึงสามารถพัฒนาโครงข่ายแบบกำหนดเองได้
- อินเทอร์เฟซกล้อง – อินเทอร์เฟซ 8-bit DVP มีบัฟเฟอร์วิดีโอแบบ Auto Streaming ขนาด 32 KB สำหรับงานจำแนกภาพที่มีอัตราเฟรมต่ำ ใช้ I2C สำหรับการตั้งค่ากล้อง
- Sensor Fusion – รองรับการเชื่อมต่อเซ็นเซอร์แบบแอนะล็อกและดิจิทัลพร้อมกันได้สูงสุด 10 ตัว
- อินเทอร์เฟซ I/O
- 16x GPIO, 4x interrupts
- 1x I2C slave, 1x I2C master, 2x SPI, 2x UART
- ADC 16 บิต แบบหลายช่องสัญญาณที่ใช้พลังงานต่ำเป็นพิเศษ (14-bit ENOB) รองรับเซ็นเซอร์แอนะล็อกได้สูงสุด 8 ช่อง ใช้พลังงานต่ำกว่า 5 µW ที่อัตราสุ่มตัวอย่าง 20,000 ตัวอย่าง/วินาที, ใช้พลังงานต่ำกว่า 20 µW ที่อัตราสุ่มตัวอย่าง 1 ล้านตัวอย่าง/วินาที
- สูงสุด 4x ไมโครโฟนแอนะล็อก และ 2x ไมโครโฟนดิจิทัล I2S 16 บิต
- ความปลอดภัย – รองรับการเข้ารหัส AES-128
- การออกแบบเพื่อประหยัดพลังงาน
- โครงสร้างสัญญาณนาฬิกาที่ออกแบบมาเพื่อลดการใช้
- พลังงานของ SoC เช่น LPO, External Clock Source และ PLL
- ใช้พลังงานต่ำกว่า 100 ไมโครวัตต์
- รองรับการทำงานของ Always-on AI ได้นานหลายปีด้วย
- แบตเตอรี่กระดุม (Coin Cell) เพียงก้อนเดียว
- สามารถพัฒนาอุปกรณ์ AI ที่ ไม่ต้องใช้วงจรชาร์จแบตเตอรี่ ได้ โดยอาศัยการเก็บเกี่ยวพลังงาน (Energy Harvesting) จากแหล่งพลังงานธรรมชาติ เช่น พลังงานจลน์ (Kinetic Energy) และ พลังงานคลื่นวิทยุ (RF Energy)
Ambient Scientific มี SDK สำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชัน โดยรองรับเครื่องมือและเฟรมเวิร์กต่าง ๆ ดังนี้
- เฟรมเวิร์ก AI/ML ที่รองรับ – Keras, TensorFlow และ ONNX
- ชุดเครื่องมือคอมไพเลอร์ (Compiler Toolchains) – ONNX Runtime, MX8 Runtime และ ONNX-MLIR
- Ambient Libraries
- MX8 Math Libraries – ไลบรารีสำหรับงานคำนวณทางคณิตศาสตร์ เช่น Arithmetic Logic, Compare เป็นต้น
- MX8 AI Libraries – ไลบรารีสำหรับงาน AI เช่น Convolution, Recurrent และอัลกอริทึมอื่น ๆ
- ซอฟต์แวร์ระบบ (System Software) – ประกอบด้วยไดรเวอร์อุปกรณ์ต่อพ่วง (Peripheral Drivers), อินเทอร์เฟซระบบ และระบบจำลองการทำงาน (Emulation Support)
บริษัทระบุว่า SDK รองรับระบบปฏิบัติการ Windows และ RTOS อย่างไรก็ตาม จากเอกสารที่ได้รับพบว่า Ambient SDK สามารถทำงานได้ทั้งบน Windows และ Linux ส่วนตัวประมวลผล GPX10 Pro จะรันระบบปฏิบัติการแบบ RTOS บนแกนประมวลผล Arm Cortex-M4F นอกจากนี้ยังมีชุดพัฒนา GPX10 Pro Development Kit ให้ใช้งาน ซึ่งมาพร้อมกับอุปกรณ์และอินเทอร์เฟซต่าง ๆ ได้แก่ ไมโครโฟนแบบแอน, ล็อกและดิจิทัล, เซ็นเซอร์วัดความเร่ง (Accelerometer), เซ็นเซอร์ก๊าซ, คอนเนกเตอร์สำหรับเชื่อมต่อกล้อง, โมดูล Bluetooth สำหรับการสื่อสาร, Serial Flash สำหรับจัดเก็บข้อมูล, ขา I/O หลายช่อง, อินเทอร์เฟซ JTAG และ USB-UART สำหรับการดีบักและพัฒนาโปรแกรม
ยังได้เผยแพร่ผลการทดสอบประสิทธิภาพของ GPX10 สำหรับงาน Sensor Fusion AI และ Vision AI พร้อมเปรียบเทียบกับชิป ASIC ที่ออกแบบมาเฉพาะทาง และไมโครคอนโทรลเลอร์ทั่วไปที่มี NPU ในตัว แต่ตัวเลขประสิทธิภาพดังกล่าวเป็นผลการทดสอบของ GPX10 รุ่นก่อนหน้า ไม่ใช่ GPX10 Pro รุ่นใหม่ แต่เนื่องจากทั้งสองรุ่นใช้ MX8 AI Core จำนวน 10 คอร์ เหมือนกัน จึงคาดว่าประสิทธิภาพด้าน AI จะใกล้เคียงกัน โดย GPX10 Pro ได้รับการอัปเกรดหลัก ๆ คือ เพิ่มหน่วยความจำ SRAM จาก 256 KB เป็น 2,048 KB พร้อมทั้งปรับปรุงและเพิ่มคุณสมบัติอื่น ๆ อีกหลายด้าน
ขณะนี้ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะเกี่ยวกับ GPX10 Pro ยังมีไม่มาก โดยผู้ที่สนใจจะต้องยื่นคำขอรับ SDK ผ่านหน้าผลิตภัณฑ์เพื่อใช้งาน แม้ว่า Development Kit จะพร้อมให้ใช้งานแล้ว แต่บริษัทยังไม่เปิดเผยราคาอย่างเป็นทางการในขณะนี้
แปลจากบทความ : Ambient Scientific GPX10 Pro MCU delivers years of always-on AI on a coin-cell battery
บรรณาธิการข่าวและบทความภาษาไทย CNX Software ได้มีความสนใจในด้านเทคโนโลยี โดยเฉพาะ Smart Home และ IoT