Disponibile la famiglia di microcontrollori Ensemble ad alte prestazioni di Alif Semiconductor

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Alif Semiconductor ha annunciato la disponibilità della sua linea di prodotti Ensemble. L’azienda sottolinea che i microcontrollori e i processori Ensemble a 32 bit sono progettati per offrire un miglioramento delle prestazioni di almeno due ordini di grandezza rispetto all’esecuzione di carichi di lavoro simili su MCU tradizionali a 32 bit in un’ampia gamma di modelli di intelligenza artificiale. Questo miglioramento deriva dall’architettura di Alif che integra in modo efficiente una microNPU accanto a ciascun core della CPU. L’aumento delle prestazioni non va a scapito del consumo energetico.

“Fin dall’inizio abbiamo notato un’enorme lacuna nel mercato”, ha dichiarato Mark Rootz, VP Marketing di Alif Semiconductor. “Molte applicazioni Edge ML richiedono da 50 a 250 GOP per poter offrire le prestazioni richieste. Le tipiche MCU a 32 bit non sono in grado di offrire questo livello di prestazioni, quindi per trovare una soluzione gli sviluppatori hanno dovuto fare affidamento su acceleratori basati su GPU a circa 1.000 GOP, sicuramente eccessivi in termini di potenza, dimensioni, costi e complessità. Alif colma questa lacuna, offrendo prestazioni di fascia media. Questo è lo ‘sweet spot’ dei prodotti a batteria sull’Edge”.

L’elevata sicurezza è un aspetto fondamentale nei dispositivi Ensemble, dove una porzione isolata del chip gestisce una rigorosa politica di sicurezza per tutto il suo ciclo di vita. Il codice dell’applicazione e i modelli di apprendimento automatico sono protetti da possibili furti di proprietà intellettuale grazie a una solida prevenzione della lettura, mentre l’originalità e l’integrità del codice sono preservate per prevenire attacchi di malware.

La tecnologia aiPM di Alif prolunga la durata della batteria attivando automaticamente solo ciò che serve, quando serve, nell’intero dispositivo per ottenere le soluzioni più efficienti.

Alif sta inoltre introducendo un Application Kit con molte funzionalità, specificamente rivolto alle applicazioni Edge AI, che minimizza il tempo necessario per creare e sottoporre a benchmark le prestazioni e l’efficienza energetica dei modelli di machine learning utilizzando i dati in tempo reale raccolti dalla fotocamera e da molti altri sensori presenti sulla scheda.

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