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TECH-FOCUS MULTICORE ICS 40 - ELETTRONICA OGGI 471 - GIUGNO-LUGLIO 2018 tale differenza rispetto alle soluzioni cloud dove i dati sono trasferiti a un server che li elabora e poi ritrasferiti ai nodi IoT che li trasformano in attività eseguibili. Ora l’ela- borazione inferenziale avviene direttamen- te nei nodi IoT che possono quindi eseguire più rapi- damente le attività che li competono consu- mando meno energia e proteggendo meglio i dati che non devono più viaggiare in rete. Per far ciò occorrono sullo stesso die di silicio una CPU multicore, una GPU e un DSP dotato delle Hexagon Vector eXtension (HVX) capaci di eseguire istruzioni singole su dati multipli (SIMD). Un processore video con a bordo una CPU Kryo, una GPU Adreno e un DSP Hexagon può far svolgere a un nodo IoT con AI le funzioni di riconoscimento della scena, identificazione facciale e classificazione delle problematiche critiche in tempo reale. A gestire il tutto c’è il framework softwa- re Snapdragon Neural Processing Engine (SNPE) che organizza la suddivisione delle task fra i core. Quest’approccio anima l’ultimo Snapdragon 835 che integra in tecnologia FinFET da 10 nm quattro CPU Kryo 280 con clock di 2,45 GHz ed L2 di 2 MB, quattro Kryo con clock di 1,9 GHz ed L2 di 1 MB, una GPU Adreno 540 con clock di 710 MHz e 256 ALU, un DSP Hexagon 682, due processori d’imma- gine ISP Spectra 180, un modem X16 LTE e altre funzioni grafiche e di sicurezza. Building Block eterogenei The Multicore Association (MCA) pro- muove come MCA Task Management API (MTAPI) la libreria di soluzioni software per l’implementazione dei multicore embedded EMB 2 , che significa Embedded Multicore Building Block, giunta oggi alla versione 1.0.0. È previsto che anche fra i microcon- trollori e microprocessori per applicazio- ni industriali i multicore domineranno il mercato ed è perciò necessario prepara- re blocchi predefiniti C/C++ open-source e “domain-independent” che possano nei prossimi anni aiutare i progettisti a svilup- pare i sistemi elettronici applicati che costi- tuiscono il secondo mercato di riferimento per i multicore dopo gli smartphone. I Building Block generici EMB 2 hanno pre- stazioni in tempo reale verificate e preve- dibili in termini di utilizzo delle memorie e consumi di potenza, ma offrono funzionalità “compute-intensive” come il riconoscimen- to d’immagini, l’analisi di dati catturati dai dispositivi IoT e l’intelligenza artificiale. Sono pensati per adattarsi ai multicore eterogenei composti da CPU, GPU, DSP e/o Fpga e per interoperare con i blocchi scritti nei linguaggi dedicati all’elabora- zione parallela OpenCL (Open Computing Language) e CUDA (Compute Unified Device Architecture). Il progetto EMB 2 è stato creato dal Multicore Expert Center del centro ricerche Siemens Corporate Technology per agevolare la realizzazione dei programmi applicativi industriali composti da task multiple che devono essere eseguite in parallelo sui core eterogenei con differenti esigenze e diverse risorse, allo scopo di prevenirne per quanto possibile i conflitti. Fig. 4 – I blocchi funzionali open-source MTAPI Embedded Multicore Building Block (EMB2) implementano le applicazioni “compute-intensive” nei multicore eterogenei industriali Fig. 3 – I multicore QualcommSnapdragon con CPU Kryo, GPU Adreno e DSP Hexagon portano l’elaborazione inferenziale direttamente nei nodi IoT