El nuevo chip AON1120, que consume menos de 260 μW con carga completa, posee un núcleo RISC-V, dos coprocesadores NPU y un DSP en un diseño diminuto.
AONDevices, especialista en soluciones de aprendizaje automático (ML) on–device, anuncia el modelo AON1120, un chip que combina un núcleo RISC-V de propósitos generales con dos unidades de procesamiento neuronal (NPU) para consumir menos de 260 μW con carga completa en aplicaciones de clasificación de audio.
“El chip AON1120 es un ejemplo de nuestro compromiso por ofrecer soluciones edge AI innovadoras con ultrabajo consumo”, destaca Mouna Elkhatib, CEO de AONDevices. “Permite lograr grandes mejoras en aplicaciones de fusión de voz, sonido y multisensor cruciales para que los desarrolladores y las empresas alcancen una funcionalidad constante – always–on”.
Este diseño system–on–chip cuenta con un único núcleo procesador de propósitos generales construido sobre la arquitectura de conjunto de instrucciones (ISA) RISC-V gratuita y de código abierto y con un procesador de señal digital (DSP) especializado y dos coprocesadores de unidad de procesamiento neuronal (NPU), diseñados específicamente para cargas de trabajo de aprendizaje automático.
Aplicaciones
Aparte del reconocimiento de comando de voz con un índice de detección del 90 por ciento con un solo micrófono y cuarenta clasificaciones de salida adaptables, el AON1120 también ofrece reconocimiento biométrico, de gestos y de movimiento, además de capacidades de fusión de sensores y dieciséis pines de entradas/salidas de propósitos generales (GPIO).
Por lo tanto, el nuevo chip está especialmente indicado en un buen número de aplicaciones, como monitorización de salud y bienestar, análisis del sueño, sistemas de control remoto activados por voz, autenticación de conductores y control acústico de equipos industriales.
Kit de evaluación
Con la misión de ofrecer soporte al AON1120, AOMDevices también suministra una tarjeta de evaluación que combina el procesador edge AI con un micrófono TDK T5838, un controlador USB y alimentación mediante USB. Cada kit se presenta con capacidades de optimización de inferencia, entrenamiento y aumento de conjuntos de datos.
Resulta posible obtener más información en el “Servicio al lector de NTDhoy”.
