內置智能傳感器處理單元的傳感器ISM330IS 為邊緣設備帶來(lái)更強的人工智能

在今年的德國紐倫堡SENSOR + TEST 2022大會(huì )上，與會(huì )者有幸見(jiàn)到了ISM330IS ——第一個(gè)內置智能傳感器處理單元(ISPU)的傳感器。意法半導體于 2022 年初發(fā)布這一技術(shù)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，ISPU是一種支持C語(yǔ)言的可編程嵌入式數字信號處理器 (DSP)，能夠運行機器學(xué)習和深度學(xué)習算法。因此，它是邊緣人工智能的下一個(gè)發(fā)展方向，或者 ST 所說(shuō)的“Onlife Era”時(shí)代。ISM330IS有一個(gè)單精度計算浮點(diǎn)單元，開(kāi)運動(dòng)傳感器先河。

從一個(gè)想法到新一代傳感器，ST克服了哪些挑戰？

在這項研究啟動(dòng)期，ST發(fā)表了一篇研究在慣性傳感器內集成機器學(xué)習核心的可行性論文。過(guò)去，傳感器的作用就是收集數據，所有計算任務(wù)都必須在微控制器上完成，這種架構背后的原因比較簡(jiǎn)單，慣性傳感器是小尺寸的低功耗設備。增加性能強大的處理器不僅會(huì )違反這些設計限制，還會(huì )帶來(lái)巨大的系統集成和制造挑戰。雖然在一個(gè)模塊內整合了DSP 和加速度計與陀螺儀，但是ST 并未降低處理性能、內存容量和傳感器的精準度。

首款配備機器學(xué)習核心的傳感器有哪些非凡之處？

ST在2018 年發(fā)表的這篇論文具有開(kāi)創(chuàng )性，因為它為首個(gè)包含八個(gè)并行決策樹(shù)、運行機器學(xué)習算法的慣性傳感器LSM6DSOX解決了市場(chǎng)推廣的難題。本地運行應用同時(shí)功耗非常低，從不可能變成了可能。產(chǎn)品推出后，尤其是在將模塊集成到 SensorTile.box 之后，新應用開(kāi)始涌現。例如，用它開(kāi)發(fā)的嬰兒哭聲檢測器，當有嬰兒被遺忘在車(chē)內時(shí)可以提示駕駛員。同樣，倫敦大學(xué)學(xué)院兩個(gè)項目基于此開(kāi)發(fā)出了自動(dòng)化站/坐監測和更便捷的數字聽(tīng)診器，獲得市場(chǎng)好評。

還有哪些傳感器配備機器學(xué)習核心？

LSM6DSOX還標志著(zhù)一個(gè)新開(kāi)發(fā)者社區出現。ST在 GitHub網(wǎng)站提供了機器學(xué)習核心庫，并提高Unico GUI 軟件工具的可及性，幫助更多的希望利用 LSM6DSOX 的機器學(xué)習核心的程序員。此外，我們還發(fā)布了性能更強大的傳感器。LSM6DSRX 有更好的性能，適用于虛擬現實(shí)耳機等要求更高的應用。ST還推出了 LSM6DSV16X，它具有增強的機器學(xué)習內核和更好的性能功率比，適用于功耗限制更嚴格的系統。因而，有機器學(xué)習核心的ST傳感器在一定程度上加快了下一個(gè)自動(dòng)化時(shí)代的到來(lái)，而 ISM330IS 在這一傳奇中翻開(kāi)了一個(gè)重要的新篇章。

從新處理核心到新應用

ISPU是用什么做的？

ISM330IS 的 ISPU提供 8 KB的數據RAM和32 KB的應用RAM，運行頻率10 MHz，具有32 位 RISC哈佛架構、四級流水線(xiàn)、浮點(diǎn)單元和針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理優(yōu)化的16位長(cháng)度指令集。此外，雖然處理器發(fā)出中斷請求僅需四個(gè)時(shí)鐘周期（Arm Cortex 內核通常需要15 個(gè)時(shí)鐘周期），但也可以在一個(gè)時(shí)鐘周期內處理 16 位乘法運算。它使用 SPI 或 I2C 與主控 MCU 通信，開(kāi)發(fā)人員只需在主處理器啟動(dòng)時(shí)將 C 代碼加載到 ISPU 的易失性存儲器內即可。

FPU 讓?xiě)贸绦蚰軌蛟谶吘壴O備上更靈活地運行推理算法。一旦滿(mǎn)足條件，程序就會(huì )向微控制器發(fā)出中斷請求。同樣，與上一代核心相比，該架構使 ISPU 提高性能的同時(shí)，功耗仍維持在微瓦級別。因此，與之前機器學(xué)習核心的決策樹(shù)相比，新產(chǎn)品是一個(gè)重大的飛躍，是一個(gè)更高效的系統。 此外，盡管具有強大的算力，但 ISM330IS 仍然適合市場(chǎng)標準的 3 mm x 2.5 mm x 0.83 mm LGA 封裝。因此，采用新傳感器，設計人員無(wú)需大幅修改 PCB布局。

ISM330IS是如何做到脫穎而出的？

機器學(xué)習應用越來(lái)越普及，很多人一想到機器學(xué)習，就會(huì )想到高存儲容量、云計算服務(wù)器或高度并行的GPU 架構，有許多程序對運算性能要求確實(shí)很高，這使得它們與邊緣處理不相容。然而，有些企業(yè)也知道，并非所有深度學(xué)習系統都需要這個(gè)級別的算力。因此，在手機等移動(dòng)產(chǎn)品或工業(yè)設備本機上運行推理算法的應用越來(lái)越受歡迎。圖像識別、異常檢測和預測性維護都要求在低功率條件下有可靠的 AI 性能。同樣，家庭無(wú)線(xiàn)安保系統攝像頭可以用人工智能識別人臉或寵物，ISPU核心可以為移動(dòng)系統常亮顯示屏提供智能。

針對性能與功耗這一挑戰，ISM330IS 是一個(gè)新的解決方案，因為它的高性能模式功耗僅為0.59 mA，在同等條件下，ISM330DHCX高達1.5 mA。ISM330DHCX功耗較高的部分原因是模塊集成了性能更強大的陀螺儀等功能。然而，這些數字也顯示了新產(chǎn)品的優(yōu)化之處和處理器核心的能效。事實(shí)上，低功耗微控制器很少有 FPU，因為它們通常需要大量的電能，然而，ISM330IS卻將功耗成功地控制在電池供電系統適用的水平。