Il chip AI Edge di Kneron può competere con Google e altri sul benchmark delle prestazioni?
Con il suo recente finanziamento di 40 milioni di dollari per la crescita degli algoritmi per l’apprendimento automatico su dispositivo, l’azienda di semiconduttori Kneron ha annunciato oggi il lancio della sua unità di elaborazione neurale (NPU) per l’applicazione AI sui dispositivi. Supportato da diverse società come Qualcomm, Sequoia Capital e Alibaba, Kneron è stato l’ultimo a fare notizia con il suo trucco per ingannare i sistemi di riconoscimento facciale . Tuttavia, con la crescente domanda di implementare l’apprendimento automatico sul dispositivo, l’azienda ha richiesto il lancio del SoC Kneron KL 720 per applicazioni di intelligenza artificiale edge .
Sebbene diverse aziende più grandi a partire da Google , Intel , NVIDIA , Qualcomm fino a startup come Graphcore dominino lo spazio dei chip AI, KL720 di Kneron afferma di abilitare sofisticate applicazioni potenziate dall’intelligenza artificiale su edge con più potenza di calcolo a bordo e meno consumo di energia rispetto ad altri.
È un dato di fatto, Kneron ha recentemente ricevuto la sua soluzione hardware e software integrata end-to-end dagli Artificial Intelligence Excellence Awards del Business Intelligence Group. L’azienda crede fermamente che il coinvolgimento del cloud nell’elaborazione dei dati fornisca un enorme ritardo nell’elaborazione; tuttavia, fare lo stesso localmente può causare problemi di prestazioni e alimentazione. Pertanto, il sistema KL720 su chip di Kneron è stato progettato per offrire le stesse prestazioni di un cloud sul dispositivo e persino migliori nell’elaborazione dei dati.
Sebbene le piattaforme di intelligenza artificiale abilitate per il cloud siano la chiave per ottenere risultati dai dati con il vantaggio di un’enorme potenza di prestazioni, in effetti viene fornito con problemi di privacy e sicurezza per le aziende che lo implementano per i loro carichi di lavoro critici. Ed è per questo che questa startup di intelligenza artificiale all’avanguardia ha lanciato il suo KL720 che afferma di offrire il perfetto equilibrio tra prestazioni e possibilità di consumo energetico, con un costo inferiore per l’hardware.
L’azienda, infatti, ha sfidato i suoi concorrenti come Google e Intel con il suo chip KL720. Sostiene che dove il TPU Coral Edge di Google può eseguire 4TOPS, utilizzando solo 0,5 watt per ogni TOPS, con un totale di 2 TOPS per watt, il KL720 di Kneron offre prestazioni di circa 1,5TOPS a 1,2W di consumo energetico. Ciò dimostra che KL720 è efficiente in termini di consumo quattro volte rispetto a Google.
Inoltre, con Movidius Myriad di Intel che dichiara di fornire prestazioni di oltre 4 TOPS, Keron può facilmente superare lo stesso, rendendolo due volte più efficiente per l’elaborazione delle immagini. Ha sostenuto che il drone DJI , uno dei fornitori di sistemi aerei che attualmente eseguono i propri sistemi su Myriad, può raddoppiare la durata della batteria con KL720.
L’ultima versione del chip, progettata su ARM Cortex M4, a differenza delle sue edizioni precedenti, è a 0,9TOPS per watt, rendendolo il più alto rapporto prestazioni / potenza sul mercato. Oltre a ciò, può anche elaborare immagini a risoluzione 4K, video ad alta definizione e rilevamento 3D per un riconoscimento facciale a prova di errore per consentire un controllo gestuale innovativo per giochi, chioschi commerciali, ecc. Non solo ora può guidare la PNL per i bot AI e assistenti ma ha anche fornito una nuova rivoluzione nell’elaborazione audio, omettendo le “parole sveglia”. Ciò consentirebbe agli utenti di avere una conversazione diretta con i dispositivi che utilizzano il chip.
Quando è stato chiesto, Albert Liu, fondatore e CEO della startup AI, ha dichiarato ai media che il SoC KL720 include una perfetta combinazione di potenza sistematica con straordinarie possibilità di efficienza energetica, rendendolo una scelta ideale per la nuova era dei dispositivi intelligenti.
Venendo all’aspetto della privacy e della sicurezza del chip, KL720 di Kneron sfrutta una rete mesh privata – KNEO, che utilizza blockchain per proteggere i dati alimentati per l’elaborazione. Inoltre, la sua opzione a basso costo ha permesso a dispositivi come IP Cam di fascia alta, Smart TV, occhiali AI e auricolari di sfruttare i vantaggi dell’IA edge, che non è fattibile con i chip della concorrenza.
Anche i modelli di riconoscimento facciale di Kneron sono stati relativamente efficienti rispetto ai suoi concorrenti che lavorano con 100 MB di memoria, riconosciuti dal National Institute of Standards and Technology. Adrian Ong, il direttore commerciale dell’azienda, ha dichiarato ai media che la società ha iniziato quattro anni fa, il che le ha fornito il tempo per sviluppare il proprio hardware e acquisire esperienza nella tecnologia di riconoscimento facciale, che non era una specialità per altre società .
Con richieste elevate, le prestazioni del KL720 di Kneron sono state la sua attrazione principale insieme alle sue opzioni a basso costo per i casi di utilizzo del riconoscimento delle immagini. Questo non solo lo farà risaltare nel mercato dei dispositivi edge, ma potrebbe anche creare una sfida per le aziende più grandi nello spazio. Concentrandosi ulteriormente sul suo hardware di base con macchine a bassa potenza, la società li rilascerà presto sul mercato per casi aziendali.
