Le périphérique hybride fusionne les architectures DSP et MCU

CEVA a annoncé son processeur hybride CEVA-BX et sa technologie de reconnaissance vocale WhisPro. CEVA-BX combine à la fois des fonctionnalités de processeur de signal numérique (DSP) et de microcontrôleur (MCU) dans un seul appareil conçu pour répondre à un besoin croissant de capacités de traitement du signal et de calcul dans une gamme de domaines d'application, y compris l'IoT, le consommateur, l'automobile et industriel. Selon la société, la nouvelle famille comble une lacune dans les performances de traitement du signal des MCU et la flexibilité des DSP qui limitent la capacité des concepteurs à répondre facilement aux nouvelles exigences en matière d'IoT cellulaire, de fusion de capteurs, d'inférence de réseau neuronal, etc.

Bien que les DSP, les MCU et les processeurs spécialisés restent le meilleur choix pour la plupart des charges de travail bien définies, les applications émergentes présentent des charges de travail mixtes. En conséquence, les développeurs constatent qu'ils doivent soit combiner des MCU et des DSP dans des conceptions plus complexes, soit accepter des compromis en termes de performances de traitement du signal ou de flexibilité de contrôle. La famille CEVA-BX est conçue pour prendre en charge les applications de charges de travail mixtes grâce à une architecture qui combine une capacité de traitement parallèle avec des fonctionnalités avancées de microprocesseur (Figure 1).

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Figure 1. Schéma fonctionnel CEVA-BX. (Source :CEVA)

Construite autour d'un pipeline de longueur variable (11 étapes maximum), l'architecture combine deux unités de traitement scalaire (SPU) avec une prise en charge native des mathématiques complexes, de la FFT, de l'accélération de division et une prise en charge facultative du flottement double, simple et demi-précision -unités de points. De plus, le jeu d'instructions prend en charge les opérations SIMD (Single-Instruction Multiple Data) requises pour le traitement vectoriel dans l'inférence de réseau neuronal et d'autres algorithmes. Pour prendre en charge les opérations de contrôle de type MCU, l'architecture combine une architecture de jeu d'instructions avec une prise en charge complète de type C avec un grand fichier de registre à usage général et des tampons pour le branchement et les boucles conçues pour réduire la taille du code et les performances de vitesse. Le sous-système de mémoire entièrement mis en cache prend en charge 4 Go d'espace de programme et de données, offrant un contrôle total des pages de mémoire et des ports maîtres dédiés pour chacune. Pour des applications encore plus complexes, les développeurs peuvent utiliser les mécanismes de gestion automatique des files d'attente et des tampons de CEVA-Connect pour intégrer des coprocesseurs et créer un cluster de cœurs CEVA-BX (Figure 2).

Figure 2. Transferts de données CEVA-Connect. (Source :CEVA)

Le CEVA-BX est initialement proposé en deux configurations :le CEVA-BX1 avec un seul MAC 32X32 bits et quatre MAC 16X16 bits et le CEVA-BX2 avec quatre MAC 32X32 bits et des MAC octaux 16X16 bits, qui sont également capables de prenant en charge les opérations MAC 16 × 8 bits et 8 × 8 bits. Le CEVA-BX2 gère les charges de travail intensives telles que le contrôle PHY 5G, la formation de faisceaux multi-microphones et les réseaux de neurones pour la reconnaissance vocale, avec jusqu'à 16 GMAC par seconde. Le CEVA-BX1 prend en charge les charges de travail DSP de faible à moyenne portée, telles que l'IoT cellulaire, les piles de protocoles et la fusion de capteurs toujours active, avec jusqu'à 8 GMAC par seconde. La sécurité est traitée à l'aide de modes d'exécution sécurisés dédiés pour se conformer aux normes de sécurité les plus strictes. La famille CEVA-BX est accompagnée d'une chaîne d'outils de développement logiciel complète, comprenant un compilateur LLVM avancé, un débogueur basé sur Eclipse, des bibliothèques de calcul de réseau neuronal et DSP, une prise en charge des infrastructures de réseau neuronal telles que l'API Android NN, ARM NN et Tensorflow Lite, et choix des meilleurs systèmes d'exploitation en temps réel (RTOS). Pour plus d'informations, visitez la page produit CEVA-BX.

Reconnaissance vocale WhisPro

Par ailleurs, CEVA a annoncé que sa technologie WhisPro est conçue pour accélérer la mise en œuvre de produits intelligents activés par la voix qui se connectent aux services d'assistants vocaux basés sur le cloud, tels qu'Amazon Alexa, Google Assistant, Baidu DuerOS et autres. Conçue pour les appareils de pointe en écoute permanente, la technologie est construite autour d'un modèle de réseau neuronal récurrent (RNN) évolutif capable de gérer une seule phrase de déclenchement, ainsi que des phrases de déclenchement multiples simultanées, pour prendre en charge plusieurs assistants d'IA. Conçu avec une immunité au bruit intégrée, WhisPro atteint un taux de reconnaissance de phrase de réveil indépendant du locuteur de plus de 95 % tout en minimisant la consommation d'énergie et les exigences de traitement. Pour une immunité encore plus grande au bruit, les développeurs peuvent combiner WhisPro avec la technologie frontale de réduction de bruit ClearVox de CEVA. Travaillant en tandem, WhisPro et ClearVox fournissent une solution logicielle d'activation vocale tolérante au bruit conçue pour fonctionner sur les appareils CEVA CEVA -TeakLite-4, CEVA -X2 et CEVA -BX. Pour plus d'informations, visitez la page du produit CEVA WhisPro.