Silicon Labs发布新品SoC 集成AI/ML加速器

人工智能和机器学习，可以为智能产品提供更多的智能化。不过在边缘端的设备上部署人工智能和机器学习，面临着性能和功耗上的挑战。为了解决这个困境，Silicon Labs芯科科技宣布推出两款无线2.4 GHz无线SoC，通过Matter-Ready平台实现人工智能和机器学习在边缘设备上的应用。

该两款SOC分别是BG24和MG24系列，集成AI/ML加速器，并支持Matter、Zigbee、蓝牙等无线标准，采用5mmx5mm QFN40和6mmx6mm QFN48封装。BG24和MG24 SoC结合了运行速率为78 MHz的ARM Cortex-M33处理器、高性能2.4 GHz射频、行业领先的20位ADC、优化的闪存（最大1536 kB）和RAM（最大256 kB）组合，以及AI/ML硬件加速器（用于在卸载ARM Cortex-M33工作量时处理机器学习算法），因此应用程序可以有更多的时钟周期来完成其他工作。

同时推出新的软件工具包，使得开发人员通过一些常用的工具套件（如TensorFlow），来快速构建及部署人工智能和机器学习算法。

通过优化硬件和软件，使得依靠电池供电的边缘终端设备实现AI/ML应用和高性能无线功能，并提供PSA 3级Secure Vault安全保护，推进智能家居、医疗和工业应用。

BG24和MG24系列还具有Silicon Labs产品组合中最大的闪存和随机存取存储器（RAM）容量。这意味着该器件可以支持多协议、Matter以及针对大型数据集训练ML算法。PSA 3级认证的Secure VaultTM是物联网设备的高级别安全认证，可为门锁、医疗设备和其他需小心部署的产品提供所需的安全性，对这类产品而言，强化设备免受外部威胁至关重要。

除了原本就支持的TensorFlow，Silicon Labs还与一些领先的AI和ML工具提供商（如SensiML和Edge Impulse等）合作，以确保开发人员获得端对端工具链，简化机器学习模型的开发，并优化无线应用的嵌入式部署。将新的AI/ML工具链与Silicon Labs的Simplicity Studio以及BG24和MG24系列的SoC结合使用，开发人员可从使用Matter相互通信的各种连接设备中汲取信息，然后做出智能的机器学习驱动决策。

边缘ML计算支持其他智能工业和家庭应用，包括用于异常检测的传感器数据处理、预测性维护、用于改进玻璃破碎检测的音频模式识别、简单命令词识别以及视觉应用，如使用低分辨率相机进行在场检测或人数统计。

目前，代表不同行业和应用的40多家公司已经在非公开的初期项目中，开始开发和测试新的平台解决方案。吸引这些公司的，正是BG24和MG24平台的超低功耗和高级功能，如AI/ML功能和支持Matter。全球零售商正在寻求通过更准确的资产跟踪、实时价格更新和其他方面来改善店内购物体验。商业办公楼管理部门的工作人员正在探索如何使建筑系统（包括照明和暖通空调）更加智能，以降低业主成本并减少环境影响。总之，消费者和智能家居解决方案提供商都在努力简化各种设备的连接并扩展其交互方式，从而为消费者带来创新的功能和服务。

据悉，基于BG24和MG24 SoC的模块将在2022年下半年供货。

（校对/Lily）