【产品】ROHM新开发数十毫瓦超低功耗的设备端学习AI芯片，无需云服务器即可实时预测故障

时间： 2022-09-28 来源：ROHM

技术问答

全球知名半导体制造商ROHM（总部位于日本京都市）开发出一款设备端学习*AI芯片（配备设备端学习AI加速器的SoC），该产品利用AI（人工智能）技术，能以超低功耗实时预测内置电机和传感器等的电子设备的故障（故障迹象检测），非常适用于IoT领域的边缘计算设备和端点*¹。

通常，AI芯片要实现其功能，需要进行设置判断标准的“训练”，以及通过学到的信息来判断如何处理的“推理”。在这种情况下，“训练”需要汇集庞大的数据量形成数据库并随时更新，因此进行训练的AI芯片需要具备很高的运算能力，而其功耗也会随之增加。正因如此，面向云计算设备开发的高性能、昂贵的AI芯片层出不穷，而适用于边缘计算设备和端点（更有效地构建物联网社会的关键）的低功耗、可在设备端学习的AI芯片开发却困难重重。

此次开发出的AI芯片，是ROHM在基于日本庆应义塾大学松谷教授开发的“设备端学习算法”，面向商业化开发的AI加速器*²（AI专用硬件计算电路）和ROHM8位高效CPU“tinyMicon MatisseCORE™（以下简称“Matisse”）”构成。通过将2万门超小型AI加速器与高效CPU相结合，能以仅几十mW（仅为以往AI训练芯片的1/1000）的超低功耗实现训练和推理。利用本产品，无需连接云服务器，就可以在设备终端将未知的输入数据和模式形成“不同于以往”的数值并输出，因此可在众多应用中实现实时故障预测。

未来，ROHM计划将该AI芯片的AI加速器应用在IC产品中，以实现电机和传感器的故障预测。计划于2023年度推出产品，于2024年度投入量产。

日本庆应义塾大学理工学部信息工学科的松谷宏纪教授表示：“随着5G通信和数字孪生*³等物联网技术的发展，对云计算的要求也越来越高，而在云服务器上处理所有数据，从负载、成本和功耗方面看并不现实。我们研究的‘设备端学习’和开发的‘设备端学习算法’，是为了提高边缘端的数据处理效率，创建更好的物联网社会。这次，我校通过与ROHM公司进行联合研究，进一步改进了设备端学习电路技术，并有望以高性价比的方式推出产品。我们预计在不久的将来，这种原型AI芯片将会成功嵌入ROHM的IC产品中，为实现更高效的物联网社会做出贡献。”

关于tinyMicon MatisseCORE™

tinyMicon MatisseCORE™（Matisse: Micro arithmetic unit for tiny size sequencer）是ROHM自主开发的8位微处理器（CPU），该产品旨在随着物联网技术的发展来提高模拟IC的智能化程度。凭借针对嵌入式应用而优化的指令集和最新的编译器技术，以高标准实现了更小的芯片面积和程序代码、以及更高速的运算处理能力。

此外，该产品还符合汽车功能安全标准“ISO 26262”、ASIL-D等的要求，适用于对可靠性要求高的应用。另外，利用内置的自有“实时调试功能”，在调试时的处理可以完全不影响应用程序的运行，因此能在应用产品工作的同时进行调试。

AI芯片（配备设备端学习AI加速器的SoC）详细介绍

这次开发出的设备端学习AI芯片原型（产品型号：BD15035）在人工智能技术的基础上，采用了庆应义塾大学松谷教授开发的“设备端学习算法（三层神经网络*⁴的AI电路）”。为了推出可以投放市场的产品， ROHM将这种AI电路的大小从500万门缩小为2万门，仅为原来的0.4%，并将其重新构建为自有的AI加速器 “AxlCORE-ODL”，同时，利用ROHM的8位高效微处理器“tinyMicon MatisseCORE™”进行AI加速器的运算控制，使得仅数十毫瓦的超低功耗AI训练和推理成为可能。

利用本产品，无需连接云服务器和事先进行AI训练，就可以设备终端将未知的输入数据和模式（例如加速度、电流、照度、声音等）形成“不同于以往（异常度）”的数值并输出，因此不仅可以降低云服务器和通信成本，还能通过终端AI进行实时故障预测（故障迹象检测）。

另外，ROHM还提供可安装微控制器开发板“Arduino*⁵”用扩展板（配备Arduino兼容引脚）的评估板，以方便客户评估这款AI芯片。评估板上装有无线通信模块（Wi-Fi和Bluetooth^®）以及64kbit EEPROM（内存），只需将该评估板与传感器等单元相连接，将传感器装在监控对象上，即可在显示屏上确认AI芯片的效果。关于该评估板，如有需要欢迎联系世强的销售部门。

术语解说

*1) 边缘计算设备和端点

将构成大数据基础的服务器和计算机连接云端，即成为“云服务器”和“云计算设备”，而构成边缘（端）侧的边缘计算设备则是指终端的计算机或设备。端点是指比边缘计算设备更末端的设备和地点。

*2) AI加速器

在实现AI功能时，将由软件让处理器（CPU）执行处理改为通过硬件处理来提高处理速度的设备（或电子电路）。

*3) 数值孪生

一种将现实世界中的信息像双胞胎一样映射在虚拟空间（数字空间）中的技术。

*4) 三层神经网络

在受人脑机制启发而诞生的神经网络（数学公式和函数的模型）中，由输入层、中间层和输出层组成的处理流程中，将中间层视为一层、总共仅由三层构成的简单神经网络。由几十层中间层来执行更复杂的AI处理的多层神经网络即为“深度学习”。

*5) Arduino

Arduino推出的由载有微控制器和输入输出端口的PCB板及软件开发环境构成的开放源代码平台，已在全球广泛普及。

发送到邮箱 |
+1 赞 0
收藏
评论 1
| 转发至：

本文由车厘子转载自ROHM，原文标题为:ROHM开发出数十毫瓦超低功耗的设备端学习 AI芯片，无需云服务器、在设备端即可实时预测故障，本站所有转载文章系出于传递更多信息之目的，且明确注明来源，不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。

全部评论（1）

阿尼古 Lv8. 研究员 2023-06-09

感谢分享

没有更多评论了

【IC】中微半导新推两款电机控制SoC CMS32M6526x/34x，专为低压风水电机和吸尘器应用设计

中微半导体持续扩大电机控制产品组合，继紧凑级电机应用高性价比CMS32M6510重磅发布后，近日再次推出电机控制SoC-CMS32M6526x和CMS32M6534x。两款SoC专为紧凑级电机控制设计，适合对尺寸和成本敏感的低压风水电机及吸尘器等应用。

新产品发布时间 : 2023-03-18

ROHM Develops Ultra-Low-Power On-Device Learning Edge AI Chip，Enabling Real-time Failure Prediction Without Cloud Server Required

ROHM has developed an on-device learning AI chip for edge computer endpoints in the IoT field. It utilizes artificial intelligence to predict failures (predictive failure detection) in electronic devices equipped with motors and sensors in real time with ultra-low power consumption.

新产品发布时间 : 2022-12-01

【IC】矽典微发布新一代智能毫米波传感器SoC ICL1112和ICL1122，赋能低功耗远距离检测应用

2023年7月11日，矽典微发布新一代智能毫米波传感器SoC ICL1112、ICL1122两款芯片。提升了超低功耗检测和极远探测能力，精准检测的同时易于安装。兼顾室内场景的人体生命存在感应，及室外场景的远距离测速测距场景。

新产品发布时间 : 2023-07-14

研讨会2024年世强硬创新技术研讨会：IC、元件、材料、电气、电机、国产化等最新产品与前沿技术

立即报名并查看日程！世强硬创新技术研讨会联合全球1000家顶级原厂发布2024最前沿技术、最新产品以及解决方案，助力硬件企业工程师快速了解市场新品动态，点燃创意火花，加速研发项目进度。

活动发布时间 : 2023-10-24

瑞盟科技（RuiMeng）高性能模拟IC和数模混合IC选型指南

目录- 公司介绍高性能模拟IC和数模混合IC产品概览线性产品转换器产品接口产品驱动产品专用产品质量体系

型号- MS35775,MS35774,MS35776,MS3142,*MS5147T,MS2583M,MS2232T,MS35657,MS8838,MS5611D,MS8837,MS762M,*MS5136T,*MS5148T,MS8601,MS8602,MS8844,MS8361S,MS8605,MS8847,MS41938M,MS8606,*MS6032,MS8608,MS35631,*MS5158N,MS5644T,MS5221,MS5350,MS31051D,MS2573T,MS9943,*MS5157N,MS9945,MS8613,MS32006,MS32007,MS8617,MS8619,MSS052,MS9708,MS8241M,MS8362M,MS4554N,MS5358,*MS5159N,MS413S,MS5351,*MS5146T,MS9714,MS8629,MS8628,MS2374B,MS35612,MS8630,*MS5155N,MS4552S,MS8232M,MS3585M,MS31051S,*MS5269,*MS5156N,*MS31703,MS4553S,*MS5268,MS4553M,MS3485M,MS8257N,*MS8604T,MS8124N,MS2267D,MS31803T,MS2351M,MS2581M,MS91050,MS8412,MS91051,MS2375T,MS914,MS8413,*MS5153M,MS913,MS2351D,*MS5248,MS8561S,MS1285M,MS2375B,MS3111D,MS3111S,MS2374T,MS1285D,MS8551,MS6363,MS6001,MS6364,MS6002,MS6004,MS6367,MS2374S,*MS5154N,*MS8604,MS8311,MS8552,MS8313,MS8312,MS31860T,MS1808,MS3145D,MS8562M,MS21148T,MS7256C,*MS5229,MS8212M,MS8551S,*MS5228,MS8127M,*MS5533N,MS6031,MS721,MS39549D,MS726,*MS31221,MS21147T,*MS324V,MS1820,MS90C032,MS90C031,MS8215,MS3142S,MS714,MS90C3S5B,MS8117S,*MS5208,*MS3487M,MS41908M,MS7682M,MS8231,*MS3487D,*MS37906,MS8228,MS5224D,MS8312M,*MSR040,M496B,MS8241,MS411,MS713T,MS40S,MS413,*MS5531,*MS1052,MS703D,MS8422N,*MS3487,MS8313N,MS5584N,MS8251,MS520,MS761,MS5221M,MS715T,MS714T,MS523,MS9218,MS41918M,MS39545D,MS5583N,MS39233,*MSR020,MS751,MSUSB30N,*MS5137T,MS6212D,MS512,*MS31211,*MS35930,*MS321V,MS3814,MS3815,MS1637,OP07D,MS8630T,MS3813,MS1631,MS5231M,MS5582T,*MS5138T,MS41928M,*MS9940T,MS2609,MS616F187,MS7336M,MS5351M,MS451,MS5581T,MS90C386B,MS6004S,MS2502,MS7337M,MS1651,MS8051,MS8052,MS324,MS8054,MS443,MS321,MS90C386P,MS6365T,MS1549,MS4933,MS2634,MS4932,MS2631,MS2510,MS4931,MS805M,MS2630,MS35711T,MS8091S,MS5179T,MS6002M,MS8416T,MS2402,MS2403,MS9280,MS2400,MS1676,MS2401,MS8416N,MS9281,MS41S,MS5178T,MS2659,MS39535,MS39533,MS3989,MS39539,*MS5811,MS40,MS41,MS1681,MS1683,MS9930T,MS5189N,MS5177T,MS7338MA,MS4932N,MS39545,MS3999,MS616F512NS,MS5814,MS5188C,MS39549,MS8091,MS8092,MS2662,MS8093,MS5188N,MS2663,MS8094,MS2660,MS90C366,MS3989N,MS7632M,MS2661,MS90C365,MS5176T,MS90C032T,MS2659F,MS1224,MS5187N,MS1585,MS2659C,MS5814T,MS41959,MS9920T,MS5175T,M49E,MS358,MS5199T,MS4989,MS3989/N,MS90C104,MS2201,MS2561,MS41969,MS2681,MS466,MS1205N,MS5174T,MS90C385B,MS5198T,MS1004,MS1003,*MS934,MS4998,MS5602,MS2576,*MS933,MS1005,MS2574,MS2575,MS41939,MS2573,MS2691,MS2692,*MS5152D,MS5197T,*MS5151M,MS5185T,MS5282N,*MS31912,MS7336MA,MS616F512N,MS616F22,MS5614,MS2652D,MS451S,MS8629D,MS35631N,MS2583,MS5281D,MS2581,MS3791,MS41949,*MS5153D,MS5196T,*MS5152M,MS517ST,MS35656N,MS2358,MS31010S,MS1022,MS1202N,MS5620,MS1023,MS41919,MS2111,MS398SN,*MS5174D,MS2591,*MS5173M,MS5195T,MS8629M,MS8617M,MS31011D,MS9912N,MS8051P,*MS6032M,MS37545,MS2244,MS41929,*MS5151D,MS5510,MSUSB30,MS4988B,MS1030,*MS5174M,MS5194T,MS8606M,MSR015,MS5182N,*MS31805,*MS72310,*MS31804,MS35009,MS9913N,MS37549,MSS052M,*MS5172D,MS5644,MS1285,MS2374,MS3585,MS2375,MS5614T,OP07,*MS5183N,*MS5171M,MS2575T,MS8619S,MS31001D,*MS72300,MSR025,MS5193T,MS358A,MS358V,*MS5812D,MS2267,*MS5173D,MS3114,MS443S,MS5532,MS41909,MS3112,*MS5172M,MS2574T,MS2574S,MS8608T,MS8923,MS8054T,MS8923S,MS5192T,MS5180T,MS5612M,MS5543,MS3485,MS3122,MS5542,MS1585M,MS5541,MS3121,MS39361N,MS1192,MS8816,MS616F512,*MS5181N,MS5314,MS4344,*MS5171D,MS3010,MS2576S,MS8816P,MS2576T,MS8829,MS8828

选型指南 - 瑞盟科技 - 2023/1/16 PDF 中文下载

BAT32A6300 Ultra-low-power 32-bit SoC microcontroller based on the ARM® Cortex®-M0+ Built-in 32K-byte Flash, integrated LDO, dedicated SoC for LIN transceivers Datasheet

型号- BAT32A6300,BAT32A6300 SERIES,BAT32A6300KC32NA

数据手册 - 中微半导体 - V0.5.5 - July 2024 PDF 英文下载查看更多版本

S3KM111L 1T1R SoC

型号- S3KM111L

数据手册 - 矽典微 - 2023/12/5 PDF 英文下载

半导体分类知识大全：半导体产品类别该如何区分？

半导体产品的类别应该怎么去区分呢？按照国际通行的半导体产品标准方式进行分类，半导体可以分为四类：集成电路，分立器件，传感器和光电子器件，这四类可以统称为半导体元件。本文凌讯微电子将为您详细讲解。

技术探讨发布时间 : 2023-11-15

BAT32A6300基于 ARM® Cortex®-M0+的超低功耗 32 位 SoC 微控制器内置 32K 字节 Flash，集成 LDO，LIN 收发器专用 SoC数据手册

型号- BAT32A6300,BAT32A6300KC32NA

数据手册 - 中微半导体 - V0.5.5 - 2024年7月 PDF 中文下载查看更多版本

Silicon Labs（芯科科技） Wi-Fi 芯片和模块选型指南

目录- Wi-Fi SoC and Module Selector Guide Wi-Fi Lineup Wi-Fi Development Kits IoT Wi-Fi Technology Leader Wi-Fi Applications Company Profile

型号- SLEXP8022A,SIWX915,RS9116,WF200,SIWX917,RS9116X-DB-EVK1,RS9116X-SB-EVK1,RS9116X-SB-EVK2

选型指南 - SILICON LABS - 2023/10/3 PDF 英文下载

【IC】纳芯微NSUC1610高集成单芯片SoC如何高效智能控制车载步进电机？

为了实现车载步进电机应用的精确控制，纳芯微推出了集成LIN和MOSFET功率级的单芯片车用小电机驱动SoC——NSUC1610，可以帮助客户实现安全可靠的车载电机控制。本文将结合步进电机的结构与驱动方法，重点介绍基于NSUC1610的步进电机控制原理及其实际应用。

产品发布时间 : 2024-10-13

【经验】EFR32FG23无线SoC使用I2C读写MSA311传感器寄存器的方法

本文以 Silicon Labs 的 EFR32FG23 无线SoC芯片的 rail_soc_simple_trx 工程为例，介绍如何使用EFR32FG23 芯片 I²C外设来读写敏芯微 MSA311三轴加速度传感器寄存器的方法。

设计经验发布时间 : 2023-06-29

【IC】助力汽车智能化应用，中微半导新推车规级SoC芯片BAT32A6300，内置MCU+LDO+LIN收发器

近日，中微半导体宣布推出BAT32A系列车规级SoC芯片——BAT32A6300。该芯片提供QFN32封装，可满足对于尺寸及空间比较敏感的车身域和辅助驾驶域节点执行器需求。该芯片采用先进的制程工艺和架构设计，具有高集成、高可靠及低功耗为一体的优势，内置MCU+LDO+LIN收发器，可以胜任以前需要多颗器件的应用场景，是嵌入式集成如开关、面板、灯、传感器、电机等应用的理想之选。

产品发布时间 : 2024-01-03